KiRoSe：利用运动学数据高效分割机器人演示

📋总体概括

研究者提出KiRoSe框架，用机器人运动学数据而非多摄像头视频流来做演示数据分割。受哈夫曼编码启发，其核心是稀疏运动标记（SMTs）——一种离散运动学词汇表，把反复出现的运动模式紧凑编码，从而让多模态大模型高效完成时序与语义分割，避免视频流撑爆上下文窗口、成本高昂的问题。该工作瞄准机器人学习数据清洗、检索与分析环节的自动化。