LIBERO-PeRM：个性化机器人操作基准发布

LIBERO-PeRM 是一个面向具身智能体偏好学习的基准，将任务完成与偏好满足分离评估，涵盖动作、技能和用户画像三类偏好，包含 5 个任务套件、312 个任务及成对演示数据。实验显示当前 VLA 策略零样本个性化表现不佳，SFT 可使偏好可学习；混合训练比顺序适应更好保留无偏好性能，但偏好泛化、分解与冲突处理仍然困难。代码、数据集和演示已在项目网站公开。