arXiv · cs.AI· Tianruo Rose Xu, Jiawei Ren, Yichi Yang, Zhaoxu Zheng, Lianhui Qin·· 1 天前
RT-SAFE：评测实时具身环境中的智能体安全
RT-Safe: Benchmarking Agent Safety in Real-Time Embodied Environment
arXiv:2610.09294v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Tianruo Rose Xu, Jiawei Ren, Yichi Yang, Zhaoxu Zheng, Lianhui Qin
首次提交：2026-10-07 09:57
研究任务与主要进展
论文提出模拟城市环境基准RT-SAFE，在推理和动作执行期间持续演化环境，以评测具身智能体在实时约束下的导航与安全表现。基于论文摘要，8个VLM在最难设置中仅0.7%回合无安全事件；静态与实时评测的任务完成率分别为91.3%和94.1%，但实时执行使碰撞增加12.3倍。作者还报告该基准支持离线强化学习训练，可在保持较高任务完成率的同时降低碰撞率。
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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