ロボット下位タスクの事後分析のための基盤モデルの時間的および意味的評価メトリクス

基盤モデル(FM)を活用して、ロボット軌道データを自動的に時間的に限定された自然言語ベースの記述的サブタスクに分解する。提案するフレームワークにより、時間ベースと言語ベースの両方の記述を生成し、自動ラベリングの品質を評価するための新しい指標を提供する。