論文の概要: SToLa: Self-Adaptive Touch-Language Framework with Tactile Commonsense Reasoning in Open-Ended Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04201v1
• Date: Wed, 07 May 2025 07:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:36.005003
• Title: SToLa: Self-Adaptive Touch-Language Framework with Tactile Commonsense Reasoning in Open-Ended Scenarios
• Title（参考訳）: SToLa: オープンエンディングシナリオにおける触覚コモンセンス推論による自己適応型タッチランゲージフレームワーク
• Authors: Ning Cheng, Jinan Xu, Jialing Chen, Wenjuan Han,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル推論のための知的システムに触覚を組み込むことの課題について考察する。 自己言語型タッチランゲージフレームワークであるSToLaを紹介する。 我々は、総合的な触覚コモンセンス推論データセットとベンチマークを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.650313509143984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the challenges of integrating tactile sensing into intelligent systems for multimodal reasoning, particularly in enabling commonsense reasoning about the open-ended physical world. We identify two key challenges: modality discrepancy, where existing large touch-language models often treat touch as a mere sub-modality of language, and open-ended tactile data scarcity, where current datasets lack the diversity, open-endness and complexity needed for reasoning. To overcome these challenges, we introduce SToLa, a Self-Adaptive Touch-Language framework. SToLa utilizes Mixture of Experts (MoE) to dynamically process, unify, and manage tactile and language modalities, capturing their unique characteristics. Crucially, we also present a comprehensive tactile commonsense reasoning dataset and benchmark featuring free-form questions and responses, 8 physical properties, 4 interactive characteristics, and diverse commonsense knowledge. Experiments show SToLa exhibits competitive performance compared to existing models on the PhysiCLeAR benchmark and self-constructed datasets, proving the effectiveness of the Mixture of Experts architecture in multimodal management and the performance advantages for open-scenario tactile commonsense reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル推論のための知的システムに触覚センサを組み込むことの課題について考察する。 既存の大規模タッチ言語モデルでは、タッチを単なるサブモダリティとして扱うことの多いモダリティの相違と、現在のデータセットでは、推論に必要な多様性、オープンエンディネス、複雑さが欠如しているオープンエンドな触覚データ不足です。 これらの課題を克服するために、SToLa(Self-Adaptive Touch-Language framework)を紹介します。 SToLaはMixture of Experts(MoE)を使用して、触覚と言語のモダリティを動的に処理し、統一し、管理する。 また,自由形式の質問や回答,8つの物理的特性,4つのインタラクティブな特徴,多様なコモンセンス知識を特徴とする,総合的な触覚的コモンセンス推論データセットとベンチマークを提示する。 実験の結果、SToLaは、PhysicalCLeARベンチマークや自己構築データセットの既存のモデルと比較して、競合性能を示し、マルチモーダル管理におけるMixture of Expertsアーキテクチャの有効性と、オープンシナリオの触覚コモンセンス推論タスクのパフォーマンス上の利点を証明している。

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