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MineAnyBuild: Benchmarking Spatial Planning for Open-world AI Agents

Created by
  • Haebom

저자

Ziming Wei, Bingqian Lin, Zijian Jiao, Yunshuang Nie, Liang Ma, Yuecheng Liu, Yuzheng Zhuang, Xiaodan Liang

개요

본 논문은 Minecraft 게임 환경을 활용하여 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 공간 계획 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 MineAnyBuild를 제시합니다. MineAnyBuild는 다양한 모달리티의 사용자 지시에 따라 실행 가능한 건축 계획을 생성하는 4,000개의 공간 계획 과제로 구성되며, 풍부한 플레이어 생성 콘텐츠를 활용하여 무한대로 확장 가능한 데이터 수집 패러다임을 제공합니다. 공간 이해, 공간 추론, 창의성, 공간 상식의 네 가지 핵심 차원을 통해 공간 계획 능력을 평가하며, 기존 MLLM 기반 에이전트에 대한 종합적인 평가를 수행하여 그 한계와 잠재력을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
Minecraft 환경을 활용한 새로운 공간 계획 능력 평가 벤치마크 MineAnyBuild 제시
기존 VQA 기반 벤치마크의 한계를 극복하고, 추상적 이해와 구체적 실행 간의 격차 해소
공간 이해, 추론, 창의성, 상식 등 다차원적 평가 가능
무한 확장 가능한 데이터 수집 패러다임 제공
MLLM 기반 에이전트의 공간 계획 능력의 한계와 잠재력 규명
공간 지능 평가 및 오픈월드 AI 에이전트 개발에 새로운 방향 제시
한계점:
MineAnyBuild 벤치마크가 Minecraft 환경에 특화되어 있어, 다른 환경으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
평가 지표 및 측정 방식에 대한 추가적인 검증 및 개선 필요
현재 평가된 MLLM 기반 에이전트의 성능이 제한적이므로, 향후 더욱 발전된 모델에 대한 평가가 필요
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