研究者发布RT-SAFE具身智能体安全基准
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研究者发布RT-SAFE具身智能体安全基准
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AI 综述
研究者发布 RT-SAFE，一个模拟城市环境的基准，用于评估实时约束下具身智能体的安全性。在八个视觉语言模型（VLM）上，最难设置中仅 0.7% 的回合能在无安全事件的情况下完成。 评测显示，静态与实时任务完成率分别为 91.3% 和 94.1%，但实时执行使碰撞增加 12.3 倍。RT-SAFE 还可用于离线强化学习训练，在保持高任务完成率的同时大幅降低碰撞率。
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最新进展10月8日 12:00
RT-Safe：实时具身环境中的智能体安全基准测试报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.LGRT-Safe：实时具身环境中的智能体安全基准测试
研究者推出 RT-SAFE，一个模拟城市基准，用于评估实时约束下的具身智能体安全。在八个 VLM 上，最难设置中仅 0.7% 的回合无安全事件完成；静态与实时评测任务完成率分别为 91.3% 和 94.1%，但实时执行使碰撞增加 12.3 倍。RT-SAFE 还可支持离线 RL 训练，在保持高任务完成率的同时大幅降低碰撞率。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。