arXiv cs.CV· Florian Seligmann, Emiliyan Gospodinov, Enes Ulas Dincer, Gerhard Neumann·· 1 天前AI 评分24
VLA-FAIL：面向微调视觉-语言-动作模型的高效任务失败检测
VLA-FAIL: Efficient Task Failure Detection for Finetuned Vision-Language-Action Models
AI 导读
VLA-FAIL 是一种轻量级、通用性强的 VLA 任务失败检测框架，无需失败数据即可运行。它结合两种检测器：LLMD 通过测量最后一层特征的 token 级偏差识别分布外状态，ACC 利用滚动时域控制产生的时间重叠检测连续动作块不一致。团队还提出 AUCPDT 指标联合评估精度、召回率与检测时间，实验显示两者组合在多种任务上常优于更昂贵的基线方法。
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