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household robots
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新的ReactHuman基准测试LLM的机器人反应安全
研究人员推出ReactHuman,一个旨在测试多模态大语言模型(MLLM)在模拟人形机器人中反应式决策能力的新基准。该基准侧重于对突发物理危险的即时、安全关键性反应,这是机器人部署于家庭环境中的关键方面。使用ReactHuman进行的评估显示,当前的MLLM在反应安全方面存在困难,处理了相当一部分危险,并表现出优先考虑外观而非物理现实的倾向,模型规模的增大并未带来任何改进。
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RobotValues基准测试凸显AI在处理冲突人类价值观方面的挣扎
研究人员开发了一个名为RobotValues的新基准,用于评估家用机器人在人类价值观发生冲突的情况下如何处理。该基准包含10,000个包含逼真家庭图像的场景,每个场景都呈现了多种机器人行为,这些行为优先考虑不同的价值观,如自主性、效率或社交适宜性。使用该基准进行的评估显示,当前的视觉语言模型表现出默认偏好,通常优先考虑安全性和便利性,而忽视隐私。此外,当被指示优先考虑冲突价值观时,这些模型经常无法覆盖其默认行为,80%的情况下会做出错误的选择。
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初创公司提供免费清洁以训练机器人视频
一家初创公司正在纽约市提供免费家庭清洁服务,以换取清洁过程的录像。这些录像旨在训练家用机器人。该公司的应用程序收集第一人称清洁数据,引发了倡导者对这种数据换服务模式伦理问题的隐私担忧。