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MM-Conv
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PoseRefer系统融合手势和语言以实现机器人指令
研究人员开发了PoseRefer系统，旨在改进机器人理解和响应结合了手势的自然语言指令的能力。该系统采用了一种新颖的架构，将姿态和语言处理路径分开，从而能够更清晰地分析每个组件的贡献。PoseRefer在基于姿态和语言组合线索识别物体方面表现出更高的性能，突显了分离路径对于准确语义基础的重要性。
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新基准MM-Conv旨在实现3D对话中的AI基础
研究人员推出了MM-Conv，这是一个旨在改进AI系统在对话中理解和定位动态3D环境中语言的新基准。该基准利用了以自我为中心的VR交互数据，捕获了6.7小时的同步语音、运动、注视和3D场景几何信息。提出了一种新颖的两阶段基础流程，该流程首先解决对话歧义，然后执行视觉定位，从而带来显著的性能提升。