見えていることを信じるとは限らない：身体性エージェントにおける能動的介入による信念イナーシャの緩和
arXiv cs.CL / 2026/4/21
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要点
- 本論文は、LLMベースの身体性エージェントが、内部の信念と異なる環境フィードバックを十分に取り込めないため、最適でない判断や無効な行動をとってしまう問題を扱います。
- この現象は、観測が明示的に与えられても過去の信念に固執してしまう「信念イナーシャ」として定式化されます。
- 信念イナーシャを緩和するために、著者らは、結果を推定し観測と検証し、その証拠に基づいて信念を更新するEstimate-Verify-Update（EVU）機構による能動的な信念介入を提案します。
- EVUは、テキストとして信念状態を明示的に生成し介入を行う統一的手法であり、プロンプトベースと学習ベースの双方の推論に統合できると示されています。
- 3つの身体性ベンチマークでの実験ではタスク成功率が一貫して改善し、追加分析により信念イナーシャの低減効果が確認されています。
