Hao Li, Xiyuan Zheng, Yuanyuan Gao, Yalun Dai, Xinhao Ji, Xuan-Li Chen, Jing Zhao, Fangzhou Hong · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.26549 · open-access PDF
L'expérience égoïste humaine offre une base riche pour apprendre comment le monde est organisé et comment il change à travers l'interaction. Réaliser ce potentiel à l'échelle nécessite de transformer des volumes croissants d'enregistrements en ressources d'apprentissage qui relient la structure de scène, la sémantique d'objet et les histoires d'interaction à travers les points de vue et le temps, tout en réduisant la dépendance à l'annotation manuelle coûteuse. Nous présentons HOLI-WORLD, un écosystème intégré reliant la capture d'expérience, la représentation du monde, la construction de données automatisées, l'apprentissage des modèles et l'évaluation indépendante.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Human egocentric experience offers a rich foundation for learning how the world is organized and how it changes through interaction. Realizing this potential at scale requires turning growing volumes of recordings into learning resources that connect scene structure, object semantics, and interaction histories across viewpoints and time, while reducing dependence on costly manual annotation. We introduce HOLI-WORLD, an integrated ecosystem connecting experience capture, world representation, automated data construction, model learning, and independent evaluation. To sup- port learning at scale
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