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OpenVLA

共 2 条相关 AI 资讯
8月14日
11:38
11:38官方账号arXiv cs.AI@Yukun Dai, Mingzhe Dai, Tianshi Wang, Fengling Li, Jingjing Li, Lei Zhu
UniTexture 是一种针对视觉-语言-动作(VLA)模型的对抗纹理攻击方法,通过单个带纹理的 3D 物体诱导多任务动作预测偏离。该方法利用可微渲染器将策略动作输出的梯度回传到表面纹理参数,跨任务联合优化共享纹理。在 OpenVLA 和 π0.5 上的多任务评估中,UniTexture 将平均任务成功率从良性条件下的 90.0% 降至攻击下的 48.4%。攻击还表现出跨套件和跨模型迁移能力,无需重新优化即可生效。研究揭示了多任务 VLA 中共存的跨任务安全漏洞。
论文UniTextureOpenVLAπ0.5

推荐理由:拿一个贴了纹理的物体就能让 OpenVLA 和 π0.5 的成功率从 90% 掉到 48%,还能跨模型生效,搞机器人安全的可以看看。
原文
8月4日
09:35
09:35官方账号arXiv cs.AI@Dongfu Yin, Jinquan Zhang
VLAGuard是一个针对VLA机器人物理注意力劫持漏洞的评估与缓解框架。其攻击模块VASA通过可打印补丁严重干扰机器人的动作条件交叉注意力;防御模块APFT稳定时空注意力并强制几何一致性,且零推理开销。在LIBERO模拟中,APFT将OpenVLA的失败率从100.0%降至25.9%。在2000次真实世界试验中,APFT将平均成功率从23.0%提升至67.4%。
论文VLAGuardOpenVLAVLA机器人

推荐理由:VLAGuard这套框架挺实在,能让OpenVLA机器人在被贴纸攻击时成功率从23%提到67%,而且不增加推理开销。
原文
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