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Memory-Centric Embodied Question Answering

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内容提要

本研究提出了一种新的以记忆为中心的具身问答框架MemoryEQA，旨在改善记忆模块与其他模块的互动不足。通过多模态分层记忆机制，该框架在处理复杂任务时提高了效率和准确性，实验结果显示在MT-HM3D数据集上性能提升了19.8%。

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标签

MemoryEQA 准确性 多模态 效率 记忆模块
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