Mr.Steve
LLM 拡張階層的アプローチの採用により、Minecraft などの環境での汎用具現化 AI の開発において大きな進歩が遂げられてきました。高レベル プランナーと低レベル コントローラーを組み合わせたこれらのアプローチは有望ですが、低レベル コントローラーは度重なる障害によりパフォーマンスのボトルネックになることがよくあります。この論文では、多くの低レベル コントローラーの障害の主な原因はエピソード記憶システムの欠如であると主張します。これに対処するために、この http://mr.steve/ (Memory Recall Steve-1) を紹介します。これは、エピソードから何、どこ、いつの情報をキャプチャするエピソード記憶の一種である Place Event Memory (PEM) を備えた新しい低レベル コントローラーです。これは、人気の低レベル コントローラー Steve-1 の主な制限に直接対処します。短期記憶に依存する以前のモデルとは異なり、PEM は空間およびイベントベースのデータを整理し、長期的なタスクでの効率的なリコールとナビゲーションを可能にします。さらに、エージェントが思い出したイベントに基づいて探索とタスク解決を交互に実行できるようにする探索戦略とメモリ拡張タスク解決フレームワークを提案します。私たちのアプローチは、既存の方法と比較して、タスク解決と探索の効率を大幅に向上させます。