arXiv · cs.AI· Michal P. Podolinsky·· 14 小时前AI 评分41
VLA-Tug：通过校准潜层探测实现视觉-语言-动作模型的失败预测与分类
Failure Prediction and Classification in Vision-Language-Action Models Via Calibrated Latent Probing
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Michal P. Podolinsky
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2611.08425v1
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AI 导读
VLA-Tug 是一款轻量级潜层探测器，可在 VLA 骨干的潜层上实现早期失败检测，并将漏检率与误报率控制在有界范围内，推理开销极小。在相同误报率下，其对轨迹失败前片段的监督使早期失败检测率比最强学习基线提升最多 30%；迁移到未见任务时，漏检与误报界限在最多 86% 的运行中仍然有效，基线最多为 21%。VLA-Tug 还能预测失败模式以支持纠正动作，未见任务上的 top-3 准确率比多数基线提升最多 44%，并发布了 3,180 条带标注的 manipulation episode 数据集。
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