יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

פלטפורמה להבנת פרוצדורלית אגוצנטרית ואקסוצנטרית דרך חיתוך זמני ואבסטרקציה סמנטית

A Framework for Egocentric and Exocentric Procedural Understanding via Temporal Segmentation and Semantic Abstraction
פלטפורמה שמאפשרת הבנת נתוני פרוצדורליים דרך חיתוך זמני ואבסטרקציה סמנטית. הפלטפורמה משתמשת במודלי DINOv2 ו-VJEPA-2 ומספקת תיעוד קצר וניתן לאיתור.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.00069v1 Announce Type: cross Abstract: Long-horizon ego/exo data contains rich procedural evidence, but are redundant, noisy, and costly to process or retain. We propose a compact framework that converts continuous multimodal workplace video into a structured Procedural State Memory, implemented as a Work Environment Model (WEM). Inspired by event segmentation theory, we detect boundaries using changes in visual context, location, motion, narration, gaze/object interaction, and optional exocentric workspace evidence, rather than fixed windows or visual novelty alone. Each segment is abstracted into an evidence-linked event card containing actor, interval, location, action, objects/tools, pre/post state, confidence, and provenance. These event cards incrementally update the WEM,
קרא במקור המקורי