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DeepMind 提出从观察与叙述中学习动作分割的方法

DeepMind 发布了一项关于动作分割的研究，提出从观察与叙述中学习的方法叙述中学习动作边界。该方法利用视频与文本叙述的对应关系，自动对齐，无需人工标注即可将连续行为拆解为有意义的动作单元。这项技术有望提升机器人学习、视频理解等场景中时序建模的效率，减少对精细标注数据的依赖。

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