ConflictVLA-Bench：VLA 前提冲突行为基准
原文标题：ConflictVLA-Bench: Benchmarking Behavioral Responses of Vision-Language-Action Models to Premise Conflicts
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研究提出 ConflictVLA-Bench，评估视觉-语言-动作模型面对无效任务前提时的行为反应，不仅看结果还看执行过程。基准基于 LIBERO 构建 2826 个冲突任务，覆盖四类冲突。实验发现八个 VLA 模型在无效前提下目标完成率至少下降 17.3 个百分点，且普遍存在「失败仍坚持」现象。
- 问题
- VLA 模型面对无效任务前提时的行为反应缺乏评估，只看最终成败无法区分放弃与硬撑。
- 方法
- 基于 LIBERO 构建冲突任务与前提一致参考轨迹配对，同时评估结果与执行过程，识别 Failed Persistence。
- 结果
- 2826 个冲突任务、八个 VLA 模型，无效前提下原目标完成率至少降 17.3 个百分点，OpenVLA 降 56.2 个百分点。
- 影响
- 提醒机器人产品不能只看任务成功率，需检测模型是否在无效前提下仍盲目执行，安全风险直接相关。
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