כתבה
arXiv cs.CL ·
TALK-Dem: בדיקת תכנון משימות גופניות תחת תבניות תקשורת קשורות לדמנציה
TALK-Dem: Benchmarking Embodied Task Planning under Dementia-Associated Communication Patterns
בדיקת תכנון משימות גופניות על ידי מודלי LLM תחת תבניות תקשורת קשורות לדמנציה. המחקר הציג חידוש חדשני בשם TALK-Dem, שמטרתו לבדוק את יכולתם של מודלי LLM לתכנן משימות גופניות תחת תבניות תקשורת שונות. המחקר גילה שהמודלים הפופולריים LangGraph ו-GPT-5 נכשלו בתכנון משימות תחת תבניות תקשורת קשורות לדמנציה. כדי לפצות על החסר, המחברים הציגו חידוש חדשני בשם CARE, שמטרתו לספק תכנון משימות יעיל תחת תבניות תקשורת שונות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.38371v1 Announce Type: cross Abstract: Existing LLM-driven robot task planners rely on a taken-for-granted assumption of an ideal user whose instructions are clear, complete, and task-focused. However, when interacting with real-world users, especially those experiencing cognitive impairments, such as people living with dementia (PLWD), the planners often make mistakes and even pose physical safety risks. We proposed TALK-Dem (Talking Attributes and Linguistic Knowledge in Dementia), the first benchmark for evaluating LLM-driven robot task planning under dementia-associated verbal communication. TALK-Dem contains 4,800 instructions and covers five typical communication patterns, including Referential Imprecision, Object Substitution, Empty Speech, Topic Drift, and Intrusion, at
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית