arXiv · cs.AI· Jahnavi Yelamanchi·· 5 小时前
参考措辞如何影响机器人任务指令检索：基于 RLBench 的评测
Reference Wording Shapes Retrieval of Robot Task Instructions
arXiv:2610.17549v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Jahnavi Yelamanchi
研究任务与主要进展
一项基于 RLBench 操作基准的研究考察参考描述措辞对自然语言指令到任务检索的影响：从 62 个公开任务文件提取 296 条固定描述，在 80 次随机画廊选择下比较五种免训练词法排序器。字符 n-gram TF-IDF 平均 top-1 准确率 61.3%，高于 BM25 的 55.6% 和词级 TF-IDF 的 54.9%；增加第二条索引描述可再提升 7.0 个百分点。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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