摘要本地闭环生成 JSON 边缘场景。
作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环,用来为自主系统的安全论证生成边缘场景,而不是发布一个新的公开测试集。
另有233篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环,用来为自主系统的安全论证生成边缘场景,而不是发布一个新的公开测试集。
提出 EndoRSI,以物理证据递归改进内镜机器人策略
世界模型安全被组织成预测决策闭环的性质,而不是孤立的预测分数。
提出 COAP,用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁,使已部署 VLA 任务失败
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出 Inspect Robots,在真实机器人上评测具身模型的能力与拒答
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 CrashSim 用真实事故先验引导扩散仿真并构建 nuCrash 评测自动驾驶规划器
CrashSim 用检索到的真实事故先验引导扩散式多车仿真,为自动驾驶安全评测生成碰撞与近碰撞场景。。
提出 SceneFactory-3D,用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器,用来在场景和控制器固定时只改路面物理,并比较闭环结果。
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。
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 NAVSAFE-∞ 写真闭环基准,评测端到端驾驶策略的闭环安全
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。
提出 DriveMCP 框架,将感知、交规检索与车辆遥测接成可审计驾驶辅助层
DriveMCP 是面向高级驾驶辅助的模块化智能体框架,把感知、合规、车辆状态和安全仲裁拆开并留下审计轨迹。
提出评估合同,检验合规监测数据能否支持比较性安全主张
作者给出的是评测效度立场:部署后的运行数据要支持比较主张,必须先写明测量与主张如何对齐。
提出 DURA,用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
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 DAERT,以仿真失败为奖励生成多样对抗指令,暴露 VLA 的语言脆弱性
提出 SABER,用强化学习攻击器在预算内改写指令使 VLA 任务失败
提出 LABSHIELD,评测科学实验室智能体的安全推理与规划