研究人员计算了预测地标与地面实况地标之间的平均绝对误差，地面实况地标由维度为113×2的人类目标面部地标组成。

表格结果（表S2）表明，研究人员的方法优于两种基线方法，表现出更小的平均误差和更小的标准误差。

Emo下一步：接入大模型

有了能够模拟预测人类表情的能力之后，Emo研究的下一步便是将语言交流整合到其中，比如接入ChatGPT这样的大模型。

随着机器人的行为能力越来越像人类，团队也将关注背后伦理问题。

研究人员表示，通过发展能够准确解读和模仿人类表情的机器人，我们正在向机器人可以无缝地融入我们的日常生活的未来更近一步，为人类提供陪伴、帮助。

想象一下，在这个世界，与机器人互动就像与朋友交谈一样自然和舒适。

作者介绍

Yuhang Hu（胡宇航）是这篇论文的通讯作者。

目前，他是哥伦比亚大学的博士生，专注于机器人和机器学习的研究。