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DM2RM：基于开放词汇指令的双模式多模态排名用于目标物体和容器
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于物理概念的视觉语言模型（VLM），通过捕捉人类先验知识，提高了机器人规划性能，并在真实机器人上展示了其好处。
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关键要点
- 提出了一种基于物理概念的视觉语言模型（VLM）。
- 该模型通过捕捉人类先验知识，提高了机器人规划性能。
- 在36.9K个常见家居物体的数据集PhysObjects上进行训练。
- 将VLM与基于大语言模型的机器人规划器结合使用。
- 在涉及物理物体概念推理的任务中，VLM表现出比基线模型更好的规划性能。
- 在真实机器人上展示了物理概念视觉语言模型的好处，提高了任务成功率。
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