评测与基准arXiv 2609.26618
NavSafe-∞：在真实感环境中评测闭环驾驶安全
提出闭环基准 NAVSAFE-∞，评测端到端驾驶策略的安全关键事件表现
- arXiv
- 2609.26618
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- Human Driver Reference、PDM-Closed、LTF 等 15 个
摘要写真事件级闭环基准显示开环高分不能稳定变成闭环安全。
NAVSAFE-∞ 用写真、事件级闭环仿真检查端到端驾驶策略的安全，而不是只看开环轨迹分数。
- 防御arXiv 2609.31855
PHIRL：将学习到的奖励与任务进度对齐的逆强化学习框架
提出 PHIRL，将逆强化学习奖励与任务进度四维对齐
- arXiv
- 2609.31855
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- PHIRL、PHIRL-online、AIRL 等 8 个
- 风险奖励作弊
摘要PHIRL 用进度四维对齐 AIRL 奖励。
PHIRL 用进度标注修正从示范反推的奖励，以减少真人在环，同时不把示范中的每一步都当成任务进展。
已经到底了