MAction-SocialNav：マルチアクション社会的コンプライアンスナビゲーション

この論文は、人間とロボットのインタラクションにおける重要な課題、つまり、曖昧なシナリオにおける社会的コンプライアンスナビゲーションに取り組んでいます。著者は、複数の実行可能なアクションを生成することにより、アクションの曖昧さを明示的に処理する新しいアプローチ、MAction-SocialNavを提案しています。メタ認知プロンプト（MCP）の導入と、多様な条件を備えた新しいデータセットは、重要な貢献です。GPT-4oやClaudeのようなゼロショットLLMとの比較は、意思決定の質、安全性、効率性においてモデルが優れていることを強調しており、実世界でのアプリケーションにとって有望なソリューションとなっています。

• •社会的コンプライアンスナビゲーションにおけるアクションの曖昧さに対処。
• •推論を強化するためにメタ認知プロンプト（MCP）を導入。
• •新しいマルチアクションナビゲーションデータセットを提示。
• •意思決定の質、安全性、効率性においてゼロショットLLMを上回る。