视觉-语言导航模型如何适应更新？ICML2024|基于快-慢测试时自适应的在线视觉-语言导航方法

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论文提出了一种快-慢测试时自适应方法(FSTTA)，有效建模了视觉-语言导航模型在线执行任务时的模型动态更新问题，在现实世界场景中具实际应用潜力。 论文是目前视觉-语言导航领域中第一篇被ICML接收的工作，值得关注! 国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning，简称「ICML」)由国际机器学习协会主办。本届会议的投稿量达到了9473篇，相较于去年的6538篇增加了近3000篇，其中有2609篇论文被录用，录用率为「27.5%」。会议将于7月21日至27日在奥地利维也纳召开。 论文标题： Fast-Slow Test-Time Adaptation for Online Vision-and-Language Navigation 论文作者： Junyu Gao, Xuan Yao, Changsheng Xu 作者单位： 中国科学院自动化研究所 论文链接： https://arxiv.org/abs/2311.13209   代码链接： https://github.com/Feliciaxyao/ICML2024-FSTTA 摘要 视觉-语言导航作为实现具身智能的关键研究方 ………………………………