研究：用 VLM 输出概率构建最小信念集，提升智能体状态估计鲁棒性
原文标题：Robust Task-Aware State Estimation from Pre-trained Perception
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论文针对用视觉语言模型做状态估计的智能体，提出利用模型输出层 token 分布构建 θ-置信最小信念集（MBS_θ），只保留累计概率达阈值的最可能状态子集，兼顾鲁棒性与可计算性。配套算法 PRaVaSS 在无约束情形下具正确性保证与多项式复杂度，并在任务规划流水线中验证了决策改进。
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