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具身智能arXiv cs.RO4 天前

An Agentic Framework for Proactive Robots with Procedural Assistance Memory

提出基于记忆的主动机器人框架,用程序化辅助记忆(PAM)以有限状态机记录活动阶段与辅助规则,VLM 任务预测器结合当前观察决定何时辅助及执行何种任务,VLA 执行器完成任务,反思 VLM 每日更新记忆无需重训。5 天桌面辅助实验中精度、召回与 F1 持续提升,首次触发延迟从 5 秒降至 1 秒。

已过时译
具身智能arXiv cs.RO4 天前

TGrasp6D: Task-Informed Vision-Language Priors and Pose Refinement enable Zero-Shot Task-Oriented 6DoF Grasping

TGrasp6D 提出一种基于视觉语言模型的零样本任务导向 6DoF 抓取方法:根据任务与单张 RGB-D 图像推理语义可供性生成初始抓取先验,再通过 6DoF 位姿优化避免碰撞并保持任务一致性。在 TaskGrasp 数据集上成功率达 94%,远超基线 74%,并在 Franka 机器人上验证了真实世界零样本泛化能力。

已过时译
大模型arXiv cs.AI4 天前

Counterfactual Neighborhood Risk Fields: Evidence-Grounded Selective Safety for Vision-Language Models

提出 CNRF 框架,通过构建上下文匹配的良性-有害反事实对,将表征差异作为风险方向,并独立估计邻域支持度,从而区分'不熟悉'与'有害',实现选择性干预而非一刀切拒绝。在三个 VLM 和五类多模态越狱攻击上达到 86.06-89.30% 宏观防御成功率,同时保留良性任务效用。

已过时译