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Same Trajectory, Contradictory Rewards (ROBORMBENCH): Paraphrase Fragility in Vision Language Reward Models
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Vision-language models used as robot reward functions fail inconsistently when task instructions are paraphrased, sometimes reversing success to failure.
- Pourquoi ça compte
- Critical for engineers building robot learning systems that rely on VLM-based reward models to evaluate task progress and guide training.
- Vigilance
- Paraphrase instability persists across proprietary and open-source models and is not reliably fixed by model scale or reasoning techniques alone.
- language model
- rag
- benchmark
Les patterns derrière cette actualité
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