May, 2024

基于地图的模块化方法用于零说明笔体问答

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TL;DR提出了一种基于地图的模块化 EMQA 方法，通过基于边界的地图创建，使用支持开放词汇表的基础模型，使得真实机器人能够在未知环境中导航，并针对未知问题答案对进行处理，在虚拟环境和两个真实家庭环境上进行了综合实验，证明了方法在真实世界中的有效性。
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发现论文，激发创造
  • VideoNavQA: 填补视觉与行为问答之间的差距

    本文提出了一种基于身体的问答任务，即 Embodied Question Answering，通过放置一个 agent 在 3D 环境中，学习结合场景理解、导航和语言理解等能力，实现在视觉世界中进行复杂推理。为了探索 EQA 系列任务的可行性，我们构建了 VideoNavQA 数据集，评估了各种模型在此数据集上的表现。

    Aug, 2019

  • 探索直至自信：面向体验式问答的高效探索

    我们提出了一种基于语义推理和视觉语言模型的方法，通过构建语义地图和使用自校准来提高机器人的提问回答和探索效率。

    Mar, 2024

  • 多目标身体化问答

    本研究提出了一种基于模块化架构和可执行子程序的多目标环境问答（MT-EQA）技术，可以有效解决问答中存在多个目标时的语义分析和推理问题，得到了优于现有方法和基准的实验效果。

    Apr, 2019

  • 基于知识的具身化问答

    本文提出了一种基于知识的具身问答 (Knowledge-based Embodied Question Answering, K-EQA) 任务，其中智能体通过利用知识来探索环境以回答各种问题。为解决这一问题，本文提出了一种基于神经程序合成推理的新框架，同时进行外部知识和 3D 场景图的联合推理，以实现导航和问答。实验结果表明，该框架能够在具身环境中回答更加复杂和现实的问题，并且该方法也适用于多智能体场景。

    Sep, 2021

  • 多重语言模型系统下的具身化问题回答

    在多智体环境中，通过多个大型语言模型代理独立回答用户查询以产生鲁棒性答案，并使用中心答案模型进行聚合，结果显示比其他聚合方法（如投票方案和辩论）具有 50% 更高的准确率。此外，通过排列特征重要性方法进行关键特征分析，量化了中心答案模型对每个独立代理和查询上下文的依赖性。

    Jun, 2024

  • S-EQA: 应对落地问答中的情境查询

    我们介绍了一种新的问题回答方法，通过 Prompt-Generate-Evaluate (PGE) 方案包装 LLM 的输出来生成独特的情境查询，展示出第一个解决情境查询的数据集 S-EQA。

    May, 2024

  • 具身化问答

    本文介绍了一项新的 AI 任务 -- 实体问答（EmbodiedQA），其中智能体在随机位置生成于 3D 环境中，通过主动感知、语言理解、目标导向的导航、常识推理和语言行动化等一系列 AI 技能完成问答任务，同时我们也开发了 EmbodiedQA 环境、端到端训练的强化学习智能体和评估协议。

    Nov, 2017

  • 重新审视 EmbodiedQA：一个简单的基准线和更多

    该论文在 Embodied Question Answering (EmbodiedQA) 中通过调整基线优化并引入蒸馏网络的方法，提高了在新场景下代理策略的泛化性，显著提升了导航能力。

    Apr, 2019

  • 盲目基准测试用于具身化问答

    本论文针对 “实体位置回答问题 (Embodied Question Answering)” 问题，探索盲基线 (仅问题，无视环境和视觉信息) 的应用，并通过实验在 EQAv1 数据集上表明在除极近物体的情况下，盲基线能够实现 EmbodiedQA 任务的最优结果。

    Nov, 2018

  • 情节记忆问答

    通过 Episodic Memory Question Answering (EMQA) 任务以及一系列数据集和模型的介绍，本文阐述了在面向家居环境下，使用智能语音助手等 AR 设备进行信息沟通的场景中，利用换人的机器学习算法，更好地实现 AI 视觉辅助的目标。

    May, 2022