arXiv · Robotics· Siddeshwar Raghavan, Ziqin Yuan, Fengqing Zhu, Byung-Cheol Min·· 3 小时前AI 评分38
持续模仿学习是否仍保持语言锚定？——LIBERO 扰动指令基准测试
Does Continual Imitation Learning Remain Grounded? A Language-Perturbed Benchmark for Robotic Task Retention
AI 导读
研究者提出一个语言扰动基准协议，研究机器人在持续学习新任务时语言引导行为的变化。该基准为 LIBERO 的 Goal、Spatial、Object 和 Long 套件构建意义保持与意义改变的指令变体，并在 LIBERO-Goal 上对比 Original 与 Paraphrase 指令。结果显示，持续学习表现强并不等同于语言锚定可靠，新诊断指标可衡量语义鲁棒性、目标适应性与语言敏感度。
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