本記事では、自然言語を理解し人間の指示に従う能力が、知的エージェントにとって重要であることが述べられています。しかし、言語指示の柔軟性は、言語条件付きタスクにおいて大きなあいまいさを引き起こし、アルゴリズムの性能を著しく低下させます。そこで著者らはDAIL（Distributional Aligned Learning）という新しい手法を提案します。この手法は、分布的ポリシーと意味的整合性の2つの重要な要素を持ち、価値分布の推定メカニズムがタスクの識別性を向上させることを理論的に示しています。また、意味的整合性モジュールが軌道と文言指示の対応関係を捉えます。実験結果から、DAILは指示のあいまいさを効果的に解決し、従来の手法よりも優れた性能を達成することが示されました。