关键词symbol grounding problem
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- 基于无监督、自底向上的好奇机器人符号接地的类别发现
通过利用具备好奇心近似模型的机器人，并着重于基于自主、渐进的无监督类别构建，以解决符号塑形问题，并受早期儿童语言发展的启发，从而将其探索空间逐渐分解为一系列越来越具体的未标记类别，最终可能由外部专家提供符号关联。扩展先前工作，我们使用了一个 - 评估 SATNet 解决符号基础问题的能力
SATNet 是一个奖 - winning 的 MAXSAT 求解器，可以用来推断逻辑规则并作为深度神经网络中的可微分层。本文通过展示，在缺乏标识个别数独数字图像及其逻辑表示的中间标签的情况下，SATNet 在视觉数独上彻底失败（0％的测试 - 向量基础问题
通过探究内在表征的多种不同地基于生物或人工系统方法（指示性、感觉运动、关系、交流和认识性地基础），梳理分化它们之间的差异，并阐述说明认为指示性地基础是矢量基础问题的关键所在。基于哲学和认知科学中的表征内容理论，本文提出了某些大语言模型（LL - 广义接地图：一种理解接地命令的概率框架
该研究提出了一种名为广义接地图 (G^3) 的框架，它通过将自然语言命令的语言分析结构动态地映射到概率图模型中，实现了语言与感知特征的有效关联。该方法能够处理语言多样性，提高了可扩展性和准确性，使机器人能够学习词汇，并根据学习到的词汇跟随未