TRACE: Real-Time Multimodal Common Ground Tracking in Situated Collaborative Dialogues

📄 arXiv: 2503.09511v1 📥 PDF

作者: Hannah VanderHoeven, Brady Bhalla, Ibrahim Khebour, Austin Youngren, Videep Venkatesha, Mariah Bradford, Jack Fitzgerald, Carlos Mabrey, Jingxuan Tu, Yifan Zhu, Kenneth Lai, Changsoo Jung, James Pustejovsky, Nikhil Krishnaswamy

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-12

备注: 11 pages, 4 tables, 4 figures, to appear at NAACL 2025 Demos program, Albuquerque, NM, USA

💡 一句话要点

TRACE：用于情境化协作对话的实时多模态共同基础追踪系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 共同基础追踪 多模态融合 情境化对话 实时系统 人机协作

📋 核心要点

  1. 现有协作式AI系统在实时理解和追踪多方参与者的共同认知基础方面存在挑战。
  2. TRACE系统通过整合语音、动作、手势和视觉注意力等多模态信息，实时追踪共同基础。
  3. TRACE系统旨在提升AI在多方协作对话中的参与能力，为更智能的协作代理奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文提出TRACE，一个用于实时共同基础追踪的新系统，应用于情境化协作任务。TRACE专注于快速、实时的性能，追踪参与者的语音、动作、手势和视觉注意力，并利用这些多模态输入来确定随着对话的进行而提出的与任务相关的命题集合，并追踪群体对这些命题的认知立场和信念。随着人们对能够协调协作的AI系统兴趣日益浓厚，TRACE代表了能够参与多方、多模态对话的智能体的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决情境化协作对话中，AI系统如何实时、准确地追踪参与者之间的“共同基础”这一问题。现有方法通常难以有效融合多模态信息，无法快速适应对话的动态变化，导致AI在理解和响应协作意图方面存在不足。

核心思路：TRACE的核心思路是构建一个多模态融合的实时追踪系统，通过同步分析参与者的语音、动作、手势和视觉注意力，推断出对话中提出的相关命题，并动态更新群体对这些命题的认知状态。这种方法旨在模拟人类在协作对话中建立和维护共同理解的过程。

技术框架：TRACE系统包含以下主要模块：1) 多模态输入模块，负责收集和处理参与者的语音、动作、手势和视觉注意力数据；2) 命题提取模块，从多模态输入中提取与任务相关的命题；3) 认知追踪模块，根据对话历史和当前输入，更新群体对每个命题的认知状态（例如，已接受、未接受、不确定）；4) 共同基础评估模块，基于认知状态，判断哪些命题已成为共同基础。整个流程以实时方式运行，确保系统能够及时响应对话变化。

关键创新：TRACE的关键创新在于其多模态融合和实时追踪能力。与传统方法相比，TRACE能够更全面地捕捉对话信息，更准确地推断参与者的意图和信念。此外，TRACE的实时性能使其能够应用于实际的协作场景，为AI提供更自然的交互体验。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些信息可能在后续的扩展论文或代码实现中体现。但可以推测，多模态融合可能采用了注意力机制或深度学习模型，认知追踪可能使用了贝叶斯网络或类似的概率模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文是系统介绍，并未提供具体的实验数据或性能指标。其亮点在于提出了一个完整的、可运行的多模态共同基础追踪系统，并验证了其在情境化协作对话中的可行性。未来的工作可以集中在量化评估TRACE的性能，并与其他基线方法进行比较。

🎯 应用场景

TRACE系统可应用于多种协作场景，例如远程协作机器人、智能会议助手、在线教育平台等。通过实时追踪参与者的共同基础，TRACE能够帮助AI更好地理解协作意图，提供更智能的建议和支持，从而提高协作效率和质量。未来，TRACE有望成为构建更自然、更智能的人机协作系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

We present TRACE, a novel system for live common ground tracking in situated collaborative tasks. With a focus on fast, real-time performance, TRACE tracks the speech, actions, gestures, and visual attention of participants, uses these multimodal inputs to determine the set of task-relevant propositions that have been raised as the dialogue progresses, and tracks the group's epistemic position and beliefs toward them as the task unfolds. Amid increased interest in AI systems that can mediate collaborations, TRACE represents an important step forward for agents that can engage with multiparty, multimodal discourse.