分析与理论arXiv 2610.09517
审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度
开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角
- arXiv
- 2610.09517
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 组件视觉
摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
- 分析与理论arXiv 2610.03196
研究：人形机器人学习流程四层代理均存在偏离，不止奖励作弊
论证腿式 RL 四层代理在目标缺失时仍报成功
- arXiv
- 2610.03196
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 风险奖励作弊
摘要四层都可能在目标缺失时报告成功。
作者讨论腿式机器人 RL 流水线中，奖励、课程门控、评测统计量和参考运动如何在物理目标缺失时仍报告成功。传统观点只把奖励当作会被优化、因而会偏离的代理。
已经到底了