Demystifying Reinforcement Learning in Agentic Reasoning
Zhaochen Yu, Ling Yang, Jiaru Zou, Shuicheng Yan, Mengdi Wang
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LLMエージェントの強化学習における重要な設計原理を解明し、今後の研究開発の指針となるため。
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LLMの推論能力を強化学習で高める研究。どのように使うのが最適か、データ・アルゴリズム・推論方法の観点から解明しました。
Detailed Summary
大規模言語モデル（LLM）の自律的な推論能力を強化学習（RL）で向上させる手法が注目されていますが、その設計原則と最適な実践方法は不明でした。本研究は、データの種類、アルゴリズムの選択、および推論モードの三つの主要な視点から、エージェント的推論における強化学習を包括的かつ体系的に調査しました。特に、合成された軌跡を実際のツール利用に基づくエンドツーエンドの軌跡に置き換えることが重要であるという知見を得ました。これにより、LLMがより効果的に複雑なタスクを推論し実行するための指針を提供します。
Phys2Real: Fusing VLM Priors with Interactive Online Adaptation for Uncertainty-Aware Sim-to-Real Manipulation
Maggie Wang, Stephen Tian, Aiden Swann, Ola Shorinwa, Jiajun Wu, Mac Schwager
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VLMを活用し、シミュレーションと実世界での適応を組み合わせ、ロボット操作のsim-to-real問題を解決する。
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ロボットの精密な動きをシミュレーションから現実世界に移行させるのは難しい。本研究では、VLMと対話型適応を組み合わせた新しい学習法「Phys2Real」を提案し、この課題を解決します。
Detailed Summary
ロボットマニピュレーションポリシーを実世界で学習するのはコストが高く時間もかかります。シミュレーションで学習した強化学習（RL）ポリシーはスケーラブルな代替手段ですが、特に精密なダイナミクスを要するタスクでは、効果的なシミュレーションから実世界への転移が困難です。この課題に対処するため、本研究は「Phys2Real」を提案します。これは、視覚言語モデル（VLM）が推論した物理パラメータ推定値と、不確実性を考慮した対話型オンライン適応を組み合わせた、リアルからシミュレーション、そしてリアルへと繋がるRLパイプラインです。これにより、実世界でのロボット制御の精度と効率を向上させます。
PACEbench: A Framework for Evaluating Practical AI Cyber-Exploitation Capabilities
Zicheng Liu, Lige Huang, Jie Zhang, Dongrui Liu, Yuan Tian, Jing Shao
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LLMによるサイバー攻撃能力を現実的な環境で評価する初のベンチマークであり、AI安全性研究に貢献。
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AI（LLM）のサイバー攻撃能力を測る新しい評価基準「PACEbench」を開発しました。現実的な脆弱性や環境、防御を考慮し、より正確な評価を可能にします。
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大規模言語モデル（LLM）の自律性の高まりは、サイバー攻撃におけるその潜在的な支援能力を厳密に評価する必要性を生じさせています。既存のベンチマークは現実世界の複雑さに欠けるため、LLMのサイバーセキュリティ能力を正確に評価できませんでした。このギャップを埋めるため、本研究では「PACEbench」を導入します。これは、現実的な脆弱性の難易度、環境の複雑さ、およびサイバー防御の原則に基づいて構築された、実践的なAIサイバー攻撃評価ベンチマークです。PACEbenchは、複数の異なるシナリオを含み、LLMが実世界のサイバー脅威にどれだけ効果的に対応できるかを包括的に評価するフレームワークを提供します。