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embodied cognition
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新的认知模型分析具身主动视觉中的视觉空间复杂性
研究人员引入了一个新的框架来分析多模态数据，重点关注复杂性如何影响动态环境中的具身感知和交互。该模型将复杂性分为定量、结构、动态、听觉和交互属性，以表征视觉空间复杂性，特别是在驾驶的背景下。该框架旨在为创建基准数据集和研究视觉空间复杂性对人类主动视觉的影响提供理论基础，最终能够从以人为中心的角度自动解释3D环境中的复杂性。
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新框架利用合成世界训练机器人实现具身认知
研究人员开发了一个概念框架，用于训练视觉语言模型（VLMs）以增强机器人的具身认知，特别是视觉视角采择（VPT）。为了实现这一点，他们在 NVIDIA Omniverse 中生成了一个合成数据集，其中包含 RGB 图像、自然语言描述和物体姿态变换矩阵。该数据集旨在支持空间推理任务的监督学习，初步侧重于推断 Z 轴距离，并且已公开可用，以推动具身人工智能在人机交互领域的研究。