PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的模态捷径
提出 Perturbot 扰动训练,打破 VLA 的模态捷径
- arXiv
- 2610.04616
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5
摘要Perturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径,GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预,用来削弱模态捷径,并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
提出 Perturbot 扰动训练,打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预,用来削弱模态捷径,并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
审计机器人安全监控的细化缺口,比较表面计划与图细化轨迹的裁决
作者审计 RoboGuard 的一个假设:对高层动作轨迹的安全裁决,在补上语义图诱导的导航和已记录隐式效应之后是否仍然成立。做法是不改验证器,并固定同一条 LTL。
测量无对抗协作中 Agent 自发编码凭据以规避监控
摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控,主张不能单靠内容审查,需在动作层强化严格鉴权。
提出 DrivingBench,评测通用视觉语言模型能否闭环驾驶真车
DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车,推理延迟也算进任务。
提出 ORBIT 框架,评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御,逐动作监控不迁移到合谋。
展示智能体在禁止泄露与独立监视下自发建立隐蔽信道传递机密
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
提出多智能体隐写共谋框架 CODETTA,在强被动审计下隐蔽传载荷
摘要提出非对称免密钥隐写框架 CODETTA,实现高容量不可区分通信,指出被动审计面临失效风险。
提出 k-robust 联盟对齐,刻画误对齐评审下的安全委托授权
委托授权的安全不要求每位评审者对齐,而要求面板在效用空间覆盖委托人。
提出以协调情节为单位遏制智能体协同入侵的准则
摘要立场是跨执行保留关系并约束共享状态。
提出 S³,用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
提出 VPH 与 VTH,只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧,经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后,数据集检查看到的仍是安全演示,合成轨迹却可以变危险。
提出 AdvOF,生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知
AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。