iAm.md：基于智能体自省的机器人技能自评估框架

2026年10月9日，arXiv Robotics（一手）发布论文，提出 iAm.md——一种 Markdown 标准与生成框架，用于把基于大语言模型的机器人行为生成锚定到部署证据。该框架通过开放词汇语义映射，结合局部视觉-语言检测与对象分割，将信息映射到中间标准化表示中的持久对象记录，从而支持智能体自省。论文在仿真 TIAGo 机器人上，针对导航与操作任务进行了验证，结果显示该表示可同时支持技能自评估与可执行任务泛化。目前公开信息仅涉及该论文的框架设计与仿真验证，未见后续独立复现或实际机器人部署的报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。