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这项研究提出了ORV（占用中心机器人视频生成）框架，利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比，ORV能提供更精确的语义和几何指导，实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成（ORV-MV）和模拟到真实的转换（ORV-S2R），有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明，ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法，为机器人学习和模拟提供了强大工具。
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解锁多语言多条件查询的新纪元：ByteDance多语言语义检索系统MERIT
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集，包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素，为此提出CORAL框架，通过嵌入重建和对比学习相结合的方式，使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性，还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。
2024
09/11
14:04
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