地図環境におけるFMエージェント：探索、記憶、推論

本論文は、地図ベースの推論に不可欠な、Foundation Model (FM) エージェントが地図環境をどのように理解し、相互作用するかを調査しています。静的な地図評価を超え、探索、記憶、推論能力を評価するためのインタラクティブなフレームワークを導入しています。この研究結果は、特に構造化されたアプローチにおける記憶表現の重要性と、空間理解における推論スキームの役割を強調しています。また、地図ベースの空間理解の改善には、モデルのスケーリングだけに頼るのではなく、空間表現と推論に合わせたメカニズムが必要であることを示唆しています。

• •地図環境におけるFMエージェントのためのインタラクティブな評価フレームワーク。
• •空間理解には、特に構造化されたアプローチによる記憶表現が不可欠です。
• •推論スキームは、空間知識の使用方法を形成します。
• •改善には、スケーリングだけでなく、調整されたメカニズムが必要です。