UniHOI：通过统一 token 空间实现统一的人–物交互理解

基于摘要分析。UniHOI 研究人–物交互（HOI）检测与生成长期分开建模的问题，通过统一 token 空间联合处理这两个对偶任务，旨在促进知识共享并改善泛化。 方法包含对称的交互感知注意力模块与统一的半监督学习范式，用于在标注有限时建立图像与交互语义之间的双向映射。摘要未展开 token 的构造方式、注意力计算、监督信号及训练目标，因此尚不能确定两项任务如何共享表示，以及各模块对性能的独立贡献。 作者报告，UniHOI 在 HOI 检测与生成任务上达到 state-of-the-art 表现；其中，长尾 HOI 检测的 accuracy 提升 4.9%，开放词汇生成任务的交互指标提升 42.0%。摘要未注明对应数据集、数据划分、比较基线、交互指标定义，以及提升数值的具体计算口径，不能将这些结果改写为百分点增益或与其他协议直接比较。 实验协议、消融及统计信息尚未验证，代码与复现条件也尚未验证。该研究的主要对象是视觉 HOI 理解，而非神经信号解码；摘要未建立其机制与 EEG/BCI 瓶颈的具体对应关系，因此不据此提出迁移效果或复现实验建议。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。