ECCV 2020 | 基于对抗路径采样的反事实视觉语言导航

本文将分享加州大学助理教授王鑫和王威廉等人在ECCV spotlight的工作。为了实现VLN智能体,不仅需要学习理解语言语义和视觉环境,同时还要适应视觉语言交互情况下的动态变化,研究人员提出了一种对抗驱动的反事实思考方法。模型通过学习评价有效的反事实条件来代替采样充分但信息不足的数据,最终形成了一种比随机采样路径方法更为有有效的对抗策略。

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推特CEO回应给特朗普贴“事实核查”标签:方便人们自己作出判断

  在美国社交媒体巨头推特首次对特朗普出手,给他的推文贴上有关“事实核查”标签,并遭到后者“严格监管或关停社交媒体公司”的警告后,当地时间 28 日,推特 CEO 杰克·多尔西(Jack Dorsey)发声了。他表示,此举能方便人们自己作出判断。

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