校准关系世界模型检测动作接口语义错配

Rui Zhu、Xurui Li、Haixu Tang 提出一种基于校准关系世界模型的离线诊断方法，用学习到的状态-动作-效果关系作为契约，检测形状和范围合规但语义错误的机器人动作接口错配（轴置换、符号反转、旋转缩放、夹爪极性反转），并对可能出错的字段排序。 在 10 个 LIBERO Spatial 任务、432 条源片段上，以 2.5% 经验干净误报率做容量控制比较，岭回归前向残差召回率为 46.1%，四分量联合高斯混合为 61.0%，同一混合的精确条件为 65.7%。作者称这些同率比较属回溯性诊断，不构成部署校准保证；DROID、三个 HYDRA 任务、短时故障、小偏移、精确修复和模拟缓解均未通过各自门槛，xArm 仅贡献一个任务。 作者据此将结论限定为有边界的离线诊断及检测-定位权衡，而非联合密度优越性或跨机器人安全性。

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