关键词physical commonsense reasoning
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- 家用机器人的物理推理与物体规划
本研究介绍了 CommonSense Object Affordance Task（COAT），一个分析常识场景中推理能力的新框架，通过三个精心设计的常识问答数据集以及对最新语言模型的评估，探索了任务规划和替代对象选择的复杂性，并提出了物理 - EMNLP从启发式到分析：认知动机的一致物理常识推理策略
预训练语言模型（PLMs）通过启发式分析和分析性推理链条的策略，改善了模型决策的连贯性，并且在物理常识推理方面取得了最先进的结果，进一步表明人类类推理策略可以有效提高 PLM 的决策连贯性和可靠性。
- 学习多模态环境中物理动作的影响
通过加入图像和文本等多种形式的感官信息以及使用对象的潜在表示对 LLM 进行扩展，以更好地预测动作结果，进而推广并学习物理常识推理。
- AAAIPIQA：自然语言中关于物理常识的推理
本文提出了物理常识推理的任务以及相应的基准数据集 PIQA。我们指出现有的预训练模型在该领域的表现较差，探究了缺失的知识维度，并为未来的研究提供了机会。
- 神经语言表征是否学习了物理常识？
本文研究了目前最先进的神经语言表示在物理常识推理方面的表现，结论显示，尽管神经语言模型在各种自然语言推理任务上表现出色，但在物理常识方面仍然只能学习到现有的明确规则和关联性。