실시간 분할 제어에서 제로샷 조정을 위한 인지적 제약을 가진 파트너들

arXiv:2610.31726v1 발표 유형: 신규 초록: 효과적인 인간-기계 팀워크를 위해서는 예측 불가능한 인간 파트너와 협력하는 에이전트가 필요합니다. 실시간 인간 피드백이나 대규모 행동 데이터셋을 기반으로 한 강화학습은 비용이 많이 들며, 순수하게 시뮬레이션된 훈련은 인공적인 규칙에 과적합되어 실제 사람들과의 제로샷 조정에서 실패합니다. 우리는 인지적 제약이 있는 파트너를 상대로 팀워크 에이전트를 학습시키는 프레임워크를 제안합니다: 이 시뮬레이션 파트너들은 보상 설계나 과거 훈련 체크포인트가 아니라, 인간의 생리학 관련 문헌에 근거한 절차적 제약—특히 반응 지연과 지각 한계—에 의해 그 다양성이 도출됩니다. 수정된 루나랜더 환경에서, 이러한 파트너들이 더 유사하게 플레이한다는 초기 증거를 보고합니다…