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SIS-Bench
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EgoSIS 适配器通过运动规范视觉证据增强无人机推理能力
研究人员开发了 EgoSIS，这是一种新颖的适配器，旨在利用仅 RGB 的视频输入增强无人机 (UAV) 的推理能力。该系统分三个阶段处理视觉数据，将双向流转换为运动规范视觉证据。这种方法将相机运动与场景变化分离开来，为多模态模型提供了一个稳定的参考。EgoSIS 在 SIS-Bench 基准测试中表现出显著的改进，尤其是在自我意识感知和记忆方面，为光流和空间推理之间提供了一个可解释的接口。
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新的SIS-Bench基准评估无人机的自我意识和空间认知能力
研究人员推出了一款名为SIS-Bench的新基准，旨在评估利用多模态大语言模型（MLLMs）的无人机（UAVs）的自我意识和空间认知能力。该基准填补了现有评估主要以环境为中心、忽视智能体自身表征的空白。SIS-Bench在空间和自我维度上组织评估，包含感知、记忆和推理三个认知处理层级，使用了源自真实无人机视频的4800多个问答对。初步研究结果表明，当前的多模态大语言模型在以智能体为中心的处理方面存在困难，在空间理解和自我意识之间存在显…