כתבה
arXiv cs.AI ·
מערכת ניווט ולשון-ראייה של סוכנים רב-סוכנים: תפוצה, מדד, ושיטה
Systematic Multi-Agent Vision-and-Language Navigation: Formulation, Benchmark, and Method
המאמר עוסק בפיתוח ראשון של תפוצה מערכתית לניווט ולשון-ראייה של סוכנים רב-סוכנים, כאשר כל משימה מורכבת מתת-משימות שמכילות תלות וקונסטריינטים של משאבים (סף נוכחות ושרשראות ניהול).
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.35965v1 Announce Type: cross Abstract: Vision-and-Language Navigation (VLN) has largely focused on a single agent following a single instruction, yet many real-world applications require teams of robots to tackle tasks beyond the capabilities of any individual agent. We present Systematic Multi-Agent Vision-and-Language Navigation, providing, to our knowledge, the first systematic formalization of multi-agent VLN as a constrained coordination problem: each mission consists of subtasks carrying dependency and resource constraints (presence locks and holding chains). A verified four-stage crafting pipeline instantiates the task as MAVLN, comprising 11,724 episodes across 145 scenes with teams of up to four agents under three instruction regimes, accompanied by tailored constraint-
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית