arXiv · cs.AI· Andrea Yaoyun Cui, Hanyu Wang, Xinyi Wang, Bangzheng Li, Lin Zhang, Zhenggang Tang, Shyamal Buch, Dejia Xu, Matthew Tancik·· 11 小时前
LIBERO-RIG：面向视觉-语言-动作模型的硬件设置鲁棒性基准
LIBERO-RIG: A Hardware-Setup Robustness Benchmark for Vision-Language-Action Models
arXiv:2610.18843v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Andrea Yaoyun Cui, Hanyu Wang, Xinyi Wang, Bangzheng Li, Lin Zhang, Zhenggang Tang, Shyamal Buch, Dejia Xu, Matthew Tancik
研究任务与主要进展
研究团队发布LIBERO-RIG基准，在固定四项LIBERO任务的情况下，对九种近期视觉-语言-动作模型进行硬件与部署设置扰动评测。基准覆盖11条扰动轴、每轴5个严重级别，共210个条件，每个条件运行500个回合；汇总成功率从0.932降至中等严重度的0.767和最高严重度的0.509。研究还发现，仅针对视觉扰动训练不能缓解摄像头图像不变条件下的故障，并发布了包含各回合固定扰动参数清单的基准。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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