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在这项工作中,提出了一个渐进互动网络,以使代理的功能能够逐步专注于相关地图,以便更好地学习代理的功能表示,以捕获相关的地图约束。网络在以下三个阶段中逐渐通过图形卷积编码映射约束的复杂影响:在历史轨迹编码之后,在社交互动之后和多模式分化之后。此外,还提出了用于多模式训练的权重分配机制,以便每种模式都可以从单模地面真相获得学习机会。实验验证了渐进互动与现有一阶段相互作用的优越性,并证明了每个组件的有效性。在具有挑战性的基准中获得了令人鼓舞的结果。