EvolveNav는 제로샷 객체 목표 탐색(ZS-OGN)에서 지속적인 테스트 시간 개선을 가능하게 하는 자가 진화 프레임워크입니다. 객체 목표 탐색 시 과거 경로에서 실행 가능한 지식을 추출하여 에이전트 규칙 메모리를 구축하고, 상위 신뢰 구간 기반 검색 전략으로 효과적인 규칙을 선택합니다. 또한, 메모리 기반 예측 모듈을 도입하여 행동 전 잠재적 결과를 예측하여 비효율적인 탐색을 줄입니다.
기존 제로샷 기준선보다 성능이 뛰어나며, 불필요한 단계를 줄이고 성공률을 10.1% 향상시켰습니다. 이는 기존 방법의 정적 사전 지식과 적응성 부족 문제를 해결하는 데 기여합니다.
EvolveNav는 능동적 예측과 자가 진화 메모리를 통해 제로샷 객체 목표 탐색의 효율성을 높이는 새로운 접근 방식을 제시합니다.