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抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中,即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步,我们介绍了EgoExolearn,这是一个大规模的数据集,该数据集在过程之后模仿人类的演示,在该过程中,个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用,Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起,我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释,并构建了一个游乐场,用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此,我们提出了基准,例如跨视图协会,跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源,从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https://github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。