本文介绍了一个复杂的编码器-解码器框架，用于解决自动驾驶车辆中的视觉 grounding 问题。CAVG 模型通过多模态解码器集成文本、图像、上下文和跨模态的五个核心编码器，能够全面理解口头指令和视觉场景之间的相关性。实证评估表明，CAVG 在预测准确性和操作效率方面树立了新的标准，并在挑战性场景中展现出了强健性和适应性。

该研究提出了使用编码器-解码器框架来提高机器翻译性能的方法，实验结果表明该方法在内部数据集和WMT评估中都有显著的改进。

通过改进的编码器-解码器框架，能够从单个单目图像中估算食物的能量信息，实现超过10%的改进，MAPE上高于以往的能量估算方法超过30 kCal的改善。