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Attention is All you Need
摘要
本视频系统梳理了视觉语言导航研究的演进脉络，聚焦人类指令的三种属性分类：指令导向（2018 CVPR）、目标导向（2021 CVPR）和需求导向（近期研究）。核心挑战在于跨模态对齐、空间关系解析及动作序列推断，研究从离散环境模拟器构建逐步发展到结合大模型（如GPT-3）处理模糊需求，体现了从具体路径指引到抽象需求理解的范式转变。
亮点
- 📍 指令导向研究：2018年CVPR论文首次引入真实环境图像数据集，构建离散3D模拟器（含90个室内场景），通过LSTM+ResNet152实现文本指令与视觉特征的序列对齐，指导智能体执行分步导航动作。
- 🎯 目标导向革新：2021年研究转向目标描述型指令（如"寻找厨房左侧的蓝色杯子"），提出R4R数据集要求指令包含物体属性、空间关系等要素，采用图卷积网络实现语义探索与路径决策。
- 💡 需求驱动范式：针对用户仅知需求（如"我渴了"）而环境信息未知的场景，利用对比学习构建需求-物品匹配模型，结合GPT-3生成训练数据，使智能体自主探索并定位目标物品。
- 🤖 跨模态对齐挑战：三类研究均需解决视觉识别（物体/空间关系）、语言解析（动作序列/需求转化）及跨模态特征映射的核心难点，直接影响导航成功率。
- 🚀 技术演进趋势：从离散环境模拟→开放词汇目标检索→大模型驱动的需求理解，指令自由度逐步提升，推动具身智能体在真实场景的应用潜力。
#视觉语言导航 #具身智能 #跨模态学习 #人机交互 #人工智能