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Same Trajectory, Contradictory Rewards (ROBORMBENCH): Paraphrase Fragility in Vision Language Reward Models
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers found vision-language models used as robot reward functions fail when instructions are paraphrased, sometimes flipping success to failure for identical behavior.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building robot learning systems that rely on VLM-based reward models to evaluate task progress and guide training.
- Achtung
- Paraphrase instability persists across proprietary and open-source models and is not reliably fixed by model scale or reasoning techniques alone.
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- language model
- rag
- benchmark
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The Agent Architect
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