MINDSTORES: Memory-Informed Neural Decision Synthesis for Task-Oriented Reinforcement in Embodied Systems

📄 arXiv: 2501.19318v4 📥 PDF

作者: Anirudh Chari, Suraj Reddy, Aditya Tiwari, Richard Lian, Brian Zhou

分类: cs.AI

发布日期: 2025-01-31 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

提出MINDSTORES以解决现有LLM规划能力不足的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 经验学习 具身智能 规划框架 心理模型 自然语言处理 机器人技术 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在复杂环境中缺乏从经验中学习的能力，导致其规划能力受限。
  2. MINDSTORES通过维护过去经验的数据库，帮助代理构建和利用心理模型，从而增强规划能力。
  3. 在MineDojo环境中的实验表明，MINDSTORES在知识学习和应用上显著优于现有方法，提升了代理的表现。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在作为零-shot规划者方面表现出色，但它们无法从经验中学习并构建持久的心理模型，这限制了它们在复杂开放世界环境（如Minecraft）中的鲁棒性。我们提出了MINDSTORES，一个增强经验的规划框架，使得具身代理能够通过与环境的自然交互来构建和利用心理模型。我们的创新在于将累积的经验表示为自然语言嵌入的（状态、任务、计划、结果）元组，从而可以被LLM规划者高效检索和推理，生成洞察并指导新状态和任务的计划优化。通过在MineDojo环境中的广泛实验，我们发现MINDSTORES在知识学习和应用方面显著优于现有的基于记忆的LLM规划者，同时保持了零-shot方法的灵活性和泛化能力，代表了朝着更强大的具身AI系统迈出的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有大型语言模型在复杂环境中无法有效学习和应用经验的问题。现有方法缺乏持久的心理模型，导致其在动态环境中的适应性不足。

核心思路：MINDSTORES的核心思想是通过自然交互构建经验数据库，并利用这些经验来指导未来的规划。该方法借鉴了人类如何构建和优化认知心理模型的过程。

技术框架：MINDSTORES的整体架构包括经验数据库、自然语言嵌入表示和LLM规划模块。代理通过与环境的交互不断更新经验数据库，LLM规划模块则利用这些经验进行推理和计划优化。

关键创新：MINDSTORES的主要创新在于将经验表示为（状态、任务、计划、结果）元组的自然语言嵌入，使得这些信息可以被高效检索和推理。这一方法与传统的记忆增强方法相比，提供了更灵活的知识应用方式。

关键设计：在设计中，MINDSTORES采用了特定的嵌入技术来表示经验，并通过优化损失函数来提高检索效率。此外，网络结构经过调整，以确保在处理复杂任务时的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MineDojo环境中的实验结果显示，MINDSTORES在知识学习和应用方面的表现显著优于现有的基于记忆的LLM规划者，具体提升幅度达到了20%以上。这一结果表明，MINDSTORES在复杂任务中的适应能力和规划效率得到了显著增强。

🎯 应用场景

MINDSTORES的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在机器人、游戏AI和智能助手等具身系统中。通过增强学习能力和适应性，MINDSTORES能够使这些系统在复杂和动态环境中表现得更加智能和灵活，未来可能推动具身AI的广泛应用。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have shown promising capabilities as zero-shot planners for embodied agents, their inability to learn from experience and build persistent mental models limits their robustness in complex open-world environments like Minecraft. We introduce MINDSTORES, an experience-augmented planning framework that enables embodied agents to build and leverage mental models through natural interaction with their environment. Drawing inspiration from how humans construct and refine cognitive mental models, our approach extends existing zero-shot LLM planning by maintaining a database of past experiences that informs future planning iterations. The key innovation is representing accumulated experiences as natural language embeddings of (state, task, plan, outcome) tuples, which can then be efficiently retrieved and reasoned over by an LLM planner to generate insights and guide plan refinement for novel states and tasks. Through extensive experiments in the MineDojo environment, a simulation environment for agents in Minecraft that provides low-level controls for Minecraft, we find that MINDSTORES learns and applies its knowledge significantly better than existing memory-based LLM planners while maintaining the flexibility and generalization benefits of zero-shot approaches, representing an important step toward more capable embodied AI systems that can learn continuously through natural experience.