研究论文
从人类视频学习语义空间风险图
研究以视觉语言先验和视频学习的似然形成空间变化的贝叶斯风险图，并展示人类偏好对齐与规划用途。学习到的相对风险依赖情境，不能当作校准后的伤害概率或已验证保护限值。
核查日期 2026-11-05 · 已核查来源与书目信息
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- 原文标题
- Semantic-Metric Bayesian Risk Fields: Learning Robot Safety from Human Videos with a VLM Prior
- 发布机构
- arXiv
- 作者
- Chen, Timothy, Dominguez-Kuhne, Marcus, Swann, Aiden, Liu, Xu, Schwager, Mac
- DOI
- 10.48550/arxiv.2512.08233
- 首次存档日期
- 2025-12-09
- 原文语言
- en
- 原始来源国家
- US
- 版本
- v1
- 访问条件
- 开放存档书目信息及稿件
- 出版状态
- 预印本
相关资料与工程解读
资料概述
研究以视觉语言先验和视频学习的似然形成空间变化的贝叶斯风险图，并展示人类偏好对齐与规划用途。学习到的相对风险依赖情境，不能当作校准后的伤害概率或已验证保护限值。
使用与审查
依据原始存档摘要和书目信息独立撰写。专业技术及母语审校仍待完成。所述方法不能证明部署后的安全功能或已达到的PL。
来源与版本
Semantic-Metric Bayesian Risk Fields: Learning Robot Safety from Human Videos with a VLM Prior ↗
arXiv · v1
arXiv abstract, authors, submission history and DOI links; first posting 2025-12-09, abstract reviewed in v1. Publisher dates are separate.