INHerit-SG 提出增量分层语义场景图检索方法

INHerit-SG 团队提出一种增量式分层语义场景图及其配套检索方法，用于 3D 场景中结合层级上下文、属性、否定和链式空间关系的物体检索，并构建了含 6,084 条查询、覆盖 36 个 HM3D-Sem 场景的 HM3DSem-SQR 数据集。团队称实验显示该方法在模拟器与真实世界评测中均超过最强基线。 场景图的节点语义与空间关系以自然语言文本记录，同一份记忆既可由更强的语言模型直接读取推理，也可经查询解析后做结构化检索。团队的受控对比显示，直接读取在强托管模型上更准，结构化检索则提升小型本地模型的准确率并降低托管模型单次查询成本。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。