[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Daily Arxiv

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AGENTS-LLM: Augmentative GENeration of Challenging Traffic Scenarios with an Agentic LLM Framework

Created by
  • Haebom

作者

Yu Yao, Salil Bhatnagar, Markus Mazzola, Vasileios Belagiannis, Igor Gilitschenski, Luigi Palmieri, Simon Razniewski, Marcel Hallgarten

概要

本論文は自律走行システムの評価において希少だが重要なシナリオを効果的に生成する新しいフレームワークを提示する。エージェントフレームワークを提案する エージェントベースの設計により、小規模LLMを使用しても細かい制御と高い性能を維持し、専門家レベルのシナリオ増強を可能にする。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
自然言語を用いたLLMベースのシナリオ強化フレームワークを提示し、自律走行システム評価の効率性を高めた。
エージェントベースの設計により、小規模LLMでも高品質のシナリオの強化が可能であることを示した。
専門家レベルの手動拡張と比較可能なレベルのシナリオ生成性能を検証した。
Limitations:
LLMの性能に依存する可能性があるLLMの制限は、シナリオ生成の品質に影響を与える可能性があります。
自然言語の説明の質によって生成されるシナリオの品質は異なります。明確で詳細な説明が必要です。
実際の道路環境との完全な一致を保証することはできません。モデルの一般化性能に関するさらなる研究が必要である。
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