本研究提出了一种新方法，通过图形表示与多维缩放技术，解决自动驾驶中的泛化能力不足问题。该方法通过嵌入图节点简化学习过程，实现降维，提高车辆在复杂环境中的导航能力。

本文研究了在开放式世界的文本冒险游戏中生成叙事的设定。通过使用游戏状态的图形表示来训练模型，可以改善动作叙述模型的一致性。通过众包和模拟游戏玩法构建大量任务和复杂动作数据集，证明了在图形上下文和目标上训练可以提高模型性能。计划公开代码、新任务和最佳模型。

本文提出了一种通过图像-句子对学习的方法，用于提取图像中本地化对象及其关系的图形表示。该模型通过利用现有的对象检测器来识别和定位对象实例，并通过掩码标记预测任务来学习场景图。相较于使用人工注释的非定位场景图训练的最新方法，该模型获得了30％的相对增益。同时，在弱监督和全监督场景图生成方面，该模型也展现了出色的结果，并探究了用于检测场景图的开放词汇设置，并呈现了首个开放式场景图生成的结果。