문장 생성과 학습 효과
화자가 만든 지시로 자료를 늘릴 수 있어도 그 생성기가 수행자의 성능을 직접 높이도록 학습되는 것은 아닐 수 있다. FOAM은 이 연결을 명시적으로 다룬다.
수행자의 현재 상태
화자는 수행자의 피드백을 받아 지속적으로 바뀐다. 같은 생성 분포를 고정해 쓰기보다 현재 수행자의 학습 상태에 맞는 지시를 만드는 방향이다.
감독된 자료의 피드백
이중 수준 최적화 체계에서 표지가 있는 자료로 수행자를 평가하고 그 결과를 화자의 학습 신호로 사용한다. 생성 품질만 보는 목표와 수행 효과를 연결하는 점이 다르다.
비교 결과의 범위
연구는 두 이동 지시 자료에서 강한 비교 모델들과 성능을 평가하고 생성 지시 품질도 분석했다. 같은 개선이 다른 센서나 연속 제어 설정에서도 보장된다는 뜻은 아니다.
관련 문서
Speaker-Follower 이동 모델 / Room-to-Room / Room-Across-Room / 자료 증강 / 이중 수준 최적화 / 시각 언어 모델