RT-SAFE评测实时具身智能体安全
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RT-SAFE评测实时具身智能体安全
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AI 综述
Tianruo Rose Xu等提出模拟城市基准RT-SAFE，让环境在智能体推理和执行动作时持续变化，以评测实时约束下的导航与安全。基于论文摘要，8个视觉语言模型在最难设置中虽完成多数任务，但仅0.7%的回合没有安全事件。 匹配评测中，静态与实时环境的任务完成率分别为91.3%和94.1%，实时执行却使碰撞增加12.3倍。作者还称，该基准可用于离线强化学习，在保持较高任务完成率的同时降低碰撞率。
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最新进展10月7日 09:57
RT-SAFE：评测实时具身环境中的智能体安全报道时间线
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10月7日
- arXiv · cs.AIRT-SAFE：评测实时具身环境中的智能体安全
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。
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