arXiv cs.AI· Adri\'an Szlatincs\'an, Filippo Ziliotto, Bruno Lepri, Luciano Serafini, Massimiliano Luca, Tommaso Campari·· 8 小时前AI 评分25
观察、共享还是预测？解耦具身多智能体协作中的伙伴信息
Observe, Share, or Predict? Disentangling Partner Information in Embodied Multi-Agent Collaboration
AI 导读
研究基于 Habitat 的 PARTNR 基准提出 Decoupled Partial Observability 机制，在 1000 个验证任务上测试 OAS 观察、KE 知识交换与 OANA 预测对协作的影响。OAS 观察提升任务质量并减少无效动作，KE 主要提升执行效率、最多减少 25% 仿真步数；OANA 预测在 16 个模型×上下文组合中有 15 个降低成功率。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org