arXiv cs.RO· Siddeshwar Raghavan, Ziqin Yuan, Fengqing Zhu, Byung-Cheol Min·· 3 小时前AI 评分44
持续模仿学习还保持语言基础吗？面向机器人任务保持的语言扰动基准
Does Continual Imitation Learning Remain Grounded? A Language-Perturbed Benchmark for Robotic Task Retention
AI 导读
研究者提出一种语言扰动基准协议，为 LIBERO 的 Goal、Spatial、Object 和 Long 套件构造保义与改义指令变体，并在 LIBERO-Goal 上评估各持续模仿学习阶段后的原始与复述指令表现。诊断指标在标准学习与遗忘指标之外测量语义鲁棒性、目标适应与语言敏感性，结果显示强持续学习性能并不总能转化为可靠的语言基础。
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