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ERQA开源 – 机器人多模态推理问答基准

ERQA(Embodied Reasoning Question Answer)是由Google DeepMind开源的机器人领域多模态推理问答基准,包含400个真实场景问题,涵盖空间推理和世界知识。它通过文本和图像等多模...

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AI交流(进群备注:)

ERQA(Embodied Reasoning Question Answer)是由Google DeepMind开源的机器人领域多模态推理问答基准,包含400个真实场景问题,涵盖空间推理和世界知识。它通过文本和图像等多模态数据,以多选题形式评估机器人模型对复杂环境的理解能力,支持Gemini和OpenAI API的评估框架,数据以TFRecord格式存储,适用于学术研究和工业应用。

ERQA的特点:

  • 1. 多模态数据:提供文本和图像交错的输入形式
  • 2. 标准化评估:支持Gemini 2.0和OpenAI API的轻量级评估框架
  • 3. 真实场景覆盖:400个问题聚焦机器人导航、物体识别等任务
  • 4. 灵活数据格式:TFRecord存储问题、图像、答案等结构化特征
  • 5. 扩展性强:包含重试逻辑和多API密钥配置,提升评估鲁棒性

ERQA的功能:

  • 1. 学术研究:用于测试机器人模型的多模态推理能力
  • 2. 模型开发:比较Gemini与GPT-4V等模型在空间推理任务的表现
  • 3. 家用机器人优化:通过基准测试提升家务任务(如整理厨房)的AI表现
  • 4. 教育实验:作为机器人课程中多模态学习的教学案例
  • 5. 工业测试:评估服务机器人在真实场景中的决策准确性

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