使用学习排序方法在物理世界搜索引擎中识别日常物体
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种基于人 - 机交互的方法，用于 domestic service robots 在日常环境中按照指令检索目标物体的任务。提出了名为 MultiRankIt 的新颖方法，在此基础上建立了一个新的数据集，并通过实验验证了其在物体检索方面的优越性，成功率达到 80%。
该研究介绍了一个包含自然语言描述复杂机器人任务的数据集，旨在提高机器人与人类之间的互动能力。研究人员测试了多种最先进的视觉和语言导航模型，但没有一个显示出有希望的结果。他们提出了一种新颖的交互式导航-指针模型，为该任务提供了强有力的基线。该模型在未见测试集上表现最佳，但与人类表现相比仍有改进空间。
