🏠 「文章で部屋を説明したら、ロボットがそのまま動かせる物理シーンが丸ごと出てくる」——そんなシステムが ICML 2026 Spotlight に登場しました。MITとToyota Research Instituteの研究です。 タイトル: nepfaff/scenesmith（SceneSmith） URL: 🏠 概要 SceneSmithは、自然言語の説明文から、物理シミュレーションにそのまま使える屋内シーンを自動生成するエージェント型システムです。家具・壁掛けの鏡や絵画・天井のシャンデリア・机の上の小物まで、質量や慣性といった物理特性を備えた形で生成され、ロボットの学習や評価に直接使えます。 ❓ 解決する課題 ロボットシミュレーション向けのリアルな屋内シーンは、これまで手作業のモデリングや面倒な配置作業が必要で、大規模な評価・学習のボトルネックでした。SceneSmithはテキストから多様で文脈的に一貫したシーンを自動生成し、この手間を解消します。 💡 方法論と提案手法 シーン生成は5段階の逐次パイプラインで進みます。 ・フロアプラン生成（壁や床のレイアウト） ・大型家具の配置 ・壁掛けオブジェクト（鏡、絵画、棚、時計） ・天井設備（シャンデリア、ペンダントライト、シーリングファン） ・操作可能な小物 各ステージ後にチェックポイントを自動保存し、途中から再開・分岐できます。シーン推論やタスク分解にはVLMエージェント（GPT-5）を使います。 🎯 ユースケースと技術 ・3Dアセットは高品質なSAM3D（推奨）やHunyuan3D-2で生成、HSSDやObjaverseからの取得にも対応 ・AmbientCGのPBRマテリアルをCLIPの意味検索で適用し、ArtVIPやPartNet-Mobilityの関節付き可動オブジェクトも扱える ・出力はDrake形式に加え、MuJoCoやUSD・Isaac Simへエクスポート可能 📊 注目ポイント ・「ボウルから果物を見つけて皿に置く」のようなタスクから、制約付きの複数シーンを自動生成しロボット評価まで支援 ・151語のプロンプトからコミュニティセンターを生成し、卓球台の近くにラケットとボールを置くなど文脈推論まで実現 ・複数GPUへ分散し、bubblewrapでGPUを隔離してレンダリングのOOMを防止 #ロボティクス# #シーン生成#

🧠 「記憶は検索されるのではなく、再構成される」——LLMエージェントのメモリを、一度きりの検索から推論しながら掘り進む方式に作り変えた研究がICML 2026に採択されました。 タイトル: Memory is Reconstructed, Not Retrieved: Graph Memory for LLM Agents URL: 🧠 概要 提案手法MRAgentは、連想記憶グラフと「能動的再構成メカニズム」を組み合わせたLLMエージェントのメモリ手法です。LLMの推論をメモリアクセスそのものに組み込み、推論中に見えてきた証拠をもとに検索パスを反復的に探索していきます。 ❓ 解決する課題 既存のメモリ拡張エージェントの多くは「まず検索→次に推論」という固定パイプラインでした。 ・最初のクエリだけで一度きりに取り出すため、推論の途中で重要だと分かった手がかりを使い直せない ・長い対話履歴から多段で証拠をたどる質問に弱い 💡 方法論と提案手法 メモリをCue（手がかり）・Tag（意味的な橋渡し）・Content（内容）の3種ノードを持つグラフで表現します。 ・まず関連するTagを選び、次にCueとTagの両方を条件にContentを取得する2段階検索 ・「どの方向に探すか」と「何を取り出すか」を分離し、組合せ爆発を回避 ・推論中の状態を保持し、新たな手がかり（例:「7月」という時間軸）を発見して未到達の証拠まで辿れる 🎯 ユースケース 長期記憶が必要な対話エージェントや、複数セッションをまたいで事実を組み合わせるアシスタントに有効です。十分な証拠が集まったとLLM自身が判断して探索を打ち切るため、無駄な検索も抑えられます。 📊 実験結果 ・LoCoMoでGeminiのスコアが68.31%→84.21%（相対+23.3%）、Claudeで75.88%→90.19% ・LongMemEvalで53.01%→72.95%（相対+37.6%）。マルチホップや時間推論で特に強い ・トークン消費は118kとベースライン（245k〜3,268k）より大幅に少なく、性能と低コストを両立 #LLMエージェント# #メモリ#