arXiv Robotics· Zhixu Li, Keqian Tang, Litian Gong, Jingyu Yao, Wenqian Zhang, Tianze Xu, Zehao Wang, Yuping Wang, Junge Zhang, Jiachen Li·· 2 小时前AI 评分27
LIBERO-PeRM：个性化机器人操作基准发布
LIBERO-PeRM: Benchmarking Personalized Robotic Manipulation
AI 导读
LIBERO-PeRM 是面向具身智能体偏好学习的基准，基于 LIBERO 构建，包含五个任务套件共 312 个任务，覆盖运动、技能和用户画像三类偏好。实验显示当前 VLA 策略难以零样本个性化，SFT 可让偏好变得可学习，混合训练在无偏好保持上优于顺序适配，但偏好泛化、分解与冲突处理仍是难点。
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