論文の概要: SCOPE: Evolving Symbolic World for Planning in Open-Ended Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22488v1
• Date: Sun, 21 Jun 2026 13:16:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:56:57.162429
• Title: SCOPE: Evolving Symbolic World for Planning in Open-Ended Environments
• Title（参考訳）: SCOPE:オープンエンド環境におけるシンボリック・ワールドの展開
• Authors: Yundaichuan Zhan, Minghe Gao, Zhongqi Yue, Wendong Bu, Wenqiao Zhang, Guoming Wang, Jisheng Dang, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang,
• Abstract要約: 我々は,行動計画の精細化と象徴的世界の発展を支援する自己適応型シンボリックプランニングフレームワークSCOPEを紹介する。 SCOPE はシンボリック実行シミュレータ (SESim) と自己適応型シンボリックメモリ (SASMem) の2つの相乗的モジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.57374175987802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works have explored integrating Vision-Language Models (VLMs) with classical planners that rely on symbolic representations of planning problems to generate long-horizon plans for complex embodied tasks. However, in open-ended environments, these symbolic representations obtained from perception are often incomplete, leading to suboptimal performance. To address this, we introduce SCOPE, a self-adaptive symbolic planning framework that supports refining action plans and evolving the symbolic world, i.e., the symbolic representations of open-ended environments. SCOPE comprises two synergistic modules: a Symbolic Execution Simulator (SESim) that conducts symbolic validation and real execution of action plans, leveraging the feedback to refine the plans and evolve the symbolic world; and a Self-Adaptive Symbolic Memory (SASMem) that further distills feedback into evolving symbolic knowledge to enhance long-horizon planning and modeling of the symbolic world. Experiments in open-ended environments show that SCOPE significantly improves the completeness of the symbolic world, the success rate of plans under environment perturbations, and cross-task grounding and adaptability across diverse embodied scenarios.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、複雑な実施タスクのための長期計画を生成するために計画問題の象徴的な表現に依存する古典的なプランナーとビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)の統合について検討している。 しかし、オープンエンド環境では、知覚から得られるこれらの記号表現はしばしば不完全であり、最適以下の性能をもたらす。 そこで本研究では,行動計画の洗練と,オープンエンド環境の象徴的表現の進化を支援する自己適応型シンボリックプランニングフレームワークSCOPEを紹介する。 SCOPEは2つの相乗的モジュールから構成される: シンボリック実行シミュレータ(SESim)は、行動計画の象徴的検証と実際の実行を行い、そのフィードバックを活用して計画の洗練と象徴世界を進化させる。 オープンエンド環境での実験では、SCOPEは象徴的世界の完全性、環境摂動下での計画の成功率、様々な実施シナリオにおけるクロスタスクグラウンドと適応性を大幅に改善することが示された。

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