去年思客的丘成桐专栏为丘奖进行了深度的分析，接下来新的赛季，我们也将选取各个学科的优秀作品进行解析，通过了解获奖作品的得分点，给予已经开始备赛的丘奖e一些研究思路。
今天我们精选了丘成桐计算机金奖的文章来进行解析。
年丘成桐计算机金奖解析
01
获奖作品解析
首先，我们来看论文大致讲了什么。这里我们看一下原文的题目以及摘要。
题目和摘要：
题目：融合运动常识的自然语言动作序列自动生成
摘要：自然语言动作序列自动生成技术广泛应用于元宇宙虚拟交互、机器人运动规划与控制、电影脚本可视化等领域。该技术面对的核心挑战是如何将语言中的概念精确映射到动作序列。现有端到端训练神经网络模型的方法在较为简单的测试环境下取得了不错的效果，但无法解决不同场景下动作多样性和准确性问题，在训练分布与实际分布区别较大时生成效果较差。本文提出了一种将常识引入神经网络的方法,通过Pompting、引入CLIP特征空间和注意力机制等方法提升模型精度和泛化性。我们利用Pompting从自然语言处理大型预训练模型中获取关于动作的详细描述，通过不同的方法获取这些描述的表征，并将这些表征引入动作生成模型中。进一步地，我们通过大型多模态预训练模型CLIP的TextEncode将CLIP的特征空间引入我们的模型。我们将所提出的方法与TEMOS、JL2P、Seq2Seq等现有方法进行比较实验，并且由测试人员对基于文本复杂度和动作复杂度进行分类的生成结果进行主观评估。结果显示本文所提出的方法对于训练和测试集内出现过的动作有着更好的平均表现，对于数据分布外生成、复杂动词短语描述、多关节参与的复杂动作有明显的生成效果提升，表现出较强的ZeoShot生成能力。
思客精讲
总体评价：
本篇论文提出了一种融合运动常识的自然语言动作序列自动生成方法。该方法主要应用于元宇宙虚拟交互、机器人运动规划与控制、电影脚本可视化等领域。
论文详细介绍了如何通过Pompting、引入CLIP特征空间和注意力机制等方法提升模型精度和泛化性。
此外，通过与现有方法（如TEMOS、JL2P、Seq2Seq等）的比较实验和主观评估，论文验证了所提出方法在多样性和准确性方面的优越性。本分析也将从这几个方面对论文进行详细评价。
课题解释：
在日常生活中，人们经常需要理解并执行各种动作。比如，一个导演可能需要指导演员在电影中表演特定的动作，或者一个家庭可能需要教机器人如何完成家务活动。为了让计算机和机器人更好地理解并执行这些动作，研究人员需要开发一种技术，让它们能够从自然语言（人类日常使用的语言，如英语、汉语等）中自动生成动作序列。
本课题的研究目标就是开发这种自然语言动作序列自动生成技术。通过这项技术，计算机和机器人可以从自然语言描述中理解并执行动作，从而更好地与人类进行交互。这一技术在虚拟现实、机器人控制、电影制作等领域具有广泛的应用前景。
然而，现有的技术在面对复杂场景和多样化动作时，往往难以准确生成动作序列。为了解决这个问题，本课题提出了一种融合运动常识的自然语言动作序列自动生成方法。通过将人类的运动常识引入计算机模型，这种方法能够更准确地从自然语言中提取动作信息，从而生成更符合实际需求的动作序列。
总之，本课题旨在开发一种能够从自然语言描述中自动生成动作序列的技术，让计算机和机器人能够更好地理解和执行人类的指令。
这项技术将有助于推动计算机和机器人在各个领域更好地为人类服务。
02获奖点逐一解析
接下来我们将从各个角度讲解，该论文能够获得金奖的原因，以及此篇论文值得我们学习的部分。
创新性
本文针对现有端到端训练神经网络模型在不同场景下动作多样性和准确性问题的局限性，提出了一种将常识引入神经网络的方法。
这种创新性体现在以下几个方面：
首先，通过运用Pompting技术，将文本描述与动作之间的关联提升到一个更加紧密的层次，使得动作生成过程更加符合人类的自然语言理解。
这种方法充分利用了语言模型的强大表达能力，为动作生成提供了更为丰富和多样的语境信息。
其次，引入CLIP特征空间是一个巧妙的设计，使得模型能够在图像与文本之间建立更加直观的联系，从而提高动作生成的准确性和质量。
通过引入视觉信息，模型在理解文本描述时能够更好地捕捉到动作中的细节和关联，提高生成动作的可信度。
再次，注意力机制的运用使得模型在处理复杂动作描述时更具优势。注意力机制能够让模型在生成过程中