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Vision-Language Agents
Vision-Language Agents
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新的ARC方法在无需更多数据的情况下提升了机器人基础模型的性能
研究人员开发了一种名为ARC的新方法，该方法可在无需额外机器人演示或大量训练的情况下，提升机器人基础模型（RFMs）的零样本任务性能。ARC利用推理轨迹来解释机器人下一个动作背后的因果结构和原理。这些轨迹可以从现有演示中自动生成，从而能够创建像DROID的ARC-Trace-DROID这样的数据集。最先进的视觉语言代理（VLAs）和其他模型已被改编为使用这些轨迹，在RoboLab-120和MolmoSpaces等基准测试中取得了显著的…
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CVPR 2026挑战赛针对自动驾驶VLA的对抗性攻击
一份技术报告详细介绍了CVPR 2026@AdvML研讨会挑战赛，该挑战赛专注于针对自动驾驶视觉语言代理（VLA）的对抗性多模态攻击。挑战赛涉及生成扰动，以诱导解释驾驶场景的VLA产生不正确的响应，并使用了多视图视觉问答。对领先提交内容的分析显示，图像侧攻击是有效的，场景级优化优于孤立视图处理，并且图像中的字体内容呈现出持续的漏洞。