Can Foundation Models Watch, Talk and Guide You Step by Step to Make a Cake?

📄 arXiv: 2311.00738v1 📥 PDF

作者: Yuwei Bao, Keunwoo Peter Yu, Yichi Zhang, Shane Storks, Itamar Bar-Yossef, Alexander De La Iglesia, Megan Su, Xiao Lin Zheng, Joyce Chai

分类: cs.AI, cs.HC

发布日期: 2023-11-01

备注: Accepted to EMNLP 2023 Findings

💡 一句话要点

提出WTaG基准以解决个性化任务指导问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态基准 任务指导 用户理解 环境理解 基础模型

📋 核心要点

  1. 现有的任务指导系统在提供个性化和情境化的指导方面存在显著挑战，难以理解用户和环境的复杂性。
  2. 本文提出了WTaG数据集，并设计了用户与环境理解和指导者决策两个任务，以提升任务指导的互动性和有效性。
  3. 实验结果显示，基础模型在无任务特定训练的情况下表现良好，但快速适应能力仍需进一步提升。

📝 摘要（中文）

尽管人工智能取得了巨大的进展，但开发能够提供情境化、个性化指导的互动任务指导系统仍然是一个重大挑战。这些系统需要对用户及其环境有深刻的理解，并能够及时做出准确的决策。为了解决这一问题，本文创建了一个新的多模态基准数据集Watch, Talk and Guide (WTaG)，并提出了用户与环境理解和指导者决策两个任务。通过利用多个基础模型，研究了这些模型在感知任务指导中的快速适应能力。实验结果表明，这些模型在某些情况下表现良好，但快速可靠的适应仍然是一个重大挑战。我们的基准和基线将为未来的情境任务指导研究提供基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有任务指导系统在个性化和情境化指导方面的不足，特别是在理解用户和环境的能力上存在的挑战。

核心思路：通过创建WTaG数据集，结合用户与环境理解和指导者决策任务，探索基础模型在任务指导中的适应性，以实现更高效的互动指导。

技术框架：整体架构包括数据集构建、任务定义、模型选择与训练、以及评估阶段。主要模块包括用户理解、环境理解和指导者决策三个部分。

关键创新：WTaG数据集的创建和任务设计是本研究的核心创新，提供了一个新的基准来评估模型在复杂任务指导中的表现，与现有方法相比，强调了多模态交互的重要性。

关键设计：在模型训练中，采用了多种基础模型，并设计了适应性强的损失函数，以提高模型在无任务特定训练下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基础模型在某些任务上表现出色，尽管没有进行任务特定训练，但在用户理解和环境理解方面取得了合理的性能。尽管如此，快速可靠的适应仍然是一个待解决的挑战，为后续研究指明了方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、教育技术和家庭自动化等。通过提供个性化的任务指导，能够显著提升用户体验和任务完成效率，未来可能在各类人机交互场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Despite tremendous advances in AI, it remains a significant challenge to develop interactive task guidance systems that can offer situated, personalized guidance and assist humans in various tasks. These systems need to have a sophisticated understanding of the user as well as the environment, and make timely accurate decisions on when and what to say. To address this issue, we created a new multimodal benchmark dataset, Watch, Talk and Guide (WTaG) based on natural interaction between a human user and a human instructor. We further proposed two tasks: User and Environment Understanding, and Instructor Decision Making. We leveraged several foundation models to study to what extent these models can be quickly adapted to perceptually enabled task guidance. Our quantitative, qualitative, and human evaluation results show that these models can demonstrate fair performances in some cases with no task-specific training, but a fast and reliable adaptation remains a significant challenge. Our benchmark and baselines will provide a stepping stone for future work on situated task guidance.