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CMU-MMAC

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  1. TOOL · CL_66247 ·

    新基准解决具身AI的能效动作分割问题

    研究人员推出了Ego-METAS,一个专为以自我为中心、多模态、能效时间动作分割设计的新基准。该基准利用来自三个数据集的100多小时以自我为中心的视频数据,集成了RGB、音频、注视、IMU和黑白摄像头等五种传感器模态。该任务要求模型在严格的能源预算内动态选择激活哪些传感器,解决了具身智能体能源感知这一探索不足的领域。初步评估表明,最优传感器路由高度依赖于具体场景,并且当前的策略学习方法在连续、未修剪的环境中存在困难,尽管即使是简单的动…