在本文中，我们介绍了TweetNLP，这是社交媒体中自然语言处理（NLP）的集成平台。TweetNLP支持一套多样化的NLP任务，包括诸如情感分析和命名实体识别的通用重点领域，以及社交媒体特定的任务，例如表情符号预测和进攻性语言识别。特定于任务的系统由专门用于社交媒体文本的合理大小的基于变压器的语言模型（尤其是Twitter）提供动力，无需专用硬件或云服务即可运行。TweetNLP的主要贡献是：（1）使用适合社会领域的各种特定于任务的模型，用于支持社交媒体分析的现代工具包的集成python库；（2）使用我们的模型进行无编码实验的交互式在线演示；（3）涵盖各种典型社交媒体应用的教程。
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We present a retrospective on the state of Embodied AI research. Our analysis focuses on 13 challenges presented at the Embodied AI Workshop at CVPR. These challenges are grouped into three themes: (1) visual navigation, (2) rearrangement, and (3) embodied vision-and-language. We discuss the dominant datasets within each theme, evaluation metrics for the challenges, and the performance of state-of-the-art models. We highlight commonalities between top approaches to the challenges and identify potential future directions for Embodied AI research.
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如果我们想在将它们部署在现实中之前在模拟中训练机器人，那么假定减少SIM2REAL差距的人似乎很自然，并且几乎是不言而喻的，涉及创建富裕性的模拟器（因为现实就是事实）。我们挑战了这一假设并提出了相反的假设-SIM2REAL转移机器人可以通过较低（不是更高）的保真度模拟来改善。我们使用3种不同的机器人（A1，Aliengo，Spot）对这一假设进行了系统的大规模评估 - 在现实世界中以及2个不同的模拟器（栖息地和Igibson）。我们的结果表明，与期望相反，增加忠诚无助于学习。由于模拟速度缓慢（防止大规模学习）和对模拟物理学不准确的过度拟合，因此性能较差。取而代之的是，使用现实世界数据构建机器人运动的简单模型可以改善学习和概括。
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