DIRECT：Embodied Plannerにおけるテスト時計算リソースの配分時期と場所

具現化エージェントのプランニングにおいて、テスト時計算リソースの配分戦略を提案。計算量増加と成功率向上の間のトレードオフを分析し、いつ、どこで計算リソースを最適に配分すべきかを決定することで、エージェントの性能と展開可能性を向上させる。

• 具現化されたプランナーにおけるテスト時計算リソース配分の効率化手法「DIRECT」が提案された。
• 入力プロンプトごとに計算リソースを動的に割り当てることで、成功率とコストのトレードオフを改善する。
• Chain-of-Thoughtの深さ、モデルサイズ、メモリ履歴などのスケーリング軸によって、計算リソースの効果が異なることを実証した。
• 物理的なロボットアームを用いた実験で、より高性能なモデルと同等の成功率を平均レイテンシ65%削減で達成した。