评测与基准arXiv 2610.06171
ControlPed 生成逼真行人危险动作场景，七款端到端驾驶模型 HDScore 从 88.8 降至 47.4
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
- arXiv
- 2610.06171
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DiffusionDrive、SSR、VAD 等 7 个
- 组件视频
- 攻击arXiv 2610.06083
研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
- arXiv
- 2610.06083
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DQN、Double DQN (DDQN)
- 技术梯度与表征优化
摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
- 防御arXiv 2610.05166
安全动作不等于可行动作：VICS-G 为 VLA 策略做可行未来解码
提出 VICS-G 可行未来解码，重排冻结 VLA 策略的动作候选
- arXiv
- 2610.05166
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- SafeVLA (task-optimized / base)、SafeVLA (safety-aligned / safe)
- 防御推理时干预
- 风险Agent 危险操作
摘要作者用可行未来解码重排冻结 VLA 的下一步，并称 VICS-G 降低观测代价且完成率接近策略采样。
训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。
- 评测与基准arXiv 2609.21223
SafeStage：按执行前中后三阶段评测视觉语言机器人操作安全
提出 SafeStage 基准，分阶段评测视觉语言机器人操作的物理安全
- arXiv
- 2609.21223
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、GR00T N1.7、DreamZero 等 4 个
已经到底了