월드 라인: 장기 상태 기반 몸체_AGENT의 성능 평가 및 모델링
인공 지능이 인간을 돕기 위해 오랜 기간 동안 실제 집에서 hoạt동할 수 있도록 하기 위해서는, 사용자의 일상 routine, 세계 상태, 과거 상호 작용을 기억해야 합니다. 현재의 장기 기억 평가 기준은 주로 언어 중심의 검색과 질문에 대한 답변에 초점을 맞추고 있습니다. 반면에, 신체화된 평가 기준은 종종 단기적인 과제 실행에 중점을 두며 장기 기억 사용을 동적 환경에서 테스트하지는 않습니다. 우리는 WorldLines라는 장기 간의 신체화된 집 도우미 평가 기준을 소개합니다. 이는 대화, 실행 feedback, 물체 및 장치 상태 변경과 같은 일상 생활 트레이스와 함께 시간적으로 확장된 집 트레이스를 구성하고, 이들을 메모리 QA와 신체화된 과제 계획에 대한 증거 연결된 샘플로 변환합니다. 또한, 우리는 ObsMem이라는 관찰자 기반의 메모리 프레임워크를 제안합니다. 이는 시각성에 대한 메모리를 유지하고, 행동에 대한 상태 트레일을 사용하여 상태에 대한 의사 결정을 내립니다. 실험 결과는 부분 관찰 가능성, overwritten world states, 장기 기억을 신체화된 계획으로 변환하는 과제와 같은 지속적인 어려움을 드러냈으며, ObsMem은 이러한 환경에서 강한 참조 아키텍처를 제공합니다.
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