當人類看一個場景時，他們看到的是物體和它們之間的關(guān)系。在桌子上面，可能有一臺筆記本電腦，人坐在手機的左邊，而手機在電腦顯示器的前面。許多深度學習模型在以這種方式看世界時很吃力，因為它們不了解單個物體之間的糾纏關(guān)系。如果不了解這些關(guān)系，一個旨在幫助廚房里的幫廚機器人將很難遵循"拿起爐子左邊的鏟子，把它放在砧板上"這樣的命令。為了解決這個問題，麻省理工學院的研究人員開發(fā)了一個模型，可以理解場景中物體之間...

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