arXiv · cs.AI· Adri\'an Szlatincs\'an, Filippo Ziliotto, Bruno Lepri, Luciano Serafini, Massimiliano Luca, Tommaso Campari·· 2 天前
具身多智能体协作中观察、分享与预测伙伴信息如何影响任务表现
Observe, Share, or Predict? Disentangling Partner Information in Embodied Multi-Agent Collaboration
arXiv:2610.16895v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Adri\'an Szlatincs\'an, Filippo Ziliotto, Bruno Lepri, Luciano Serafini, Massimiliano Luca, Tommaso Campari
研究任务与主要进展
研究基于论文摘要，在 Habitat-based PARTNR 中引入严格个体感知条件，评估观察伙伴状态（OAS）、交换物体知识（KE）和预测伙伴下一步动作（OANA）对具身多智能体任务的影响。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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