論文の概要: Action Hallucination in Generative Visual-Language-Action Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06339v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 03:05:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.205733
• Title: Action Hallucination in Generative Visual-Language-Action Models
• Title（参考訳）: 生成的視覚言語行動モデルにおける行動幻覚
• Authors: Harold Soh, Eugene Lim,
• Abstract要約: Vision-Language-Actionモデルは、手作業で設計されたプランナーをエンドツーエンドの生成アクションモデルに置き換えている。 身体的制約に違反する行動幻覚とその計画レベルの失敗への拡張を分析する。 幻覚は、実現可能なロボット行動と一般的なモデルアーキテクチャの間の構造的ミスマッチから生じることが多いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.389360557790694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robot Foundation Models such as Vision-Language-Action models are rapidly reshaping how robot policies are trained and deployed, replacing hand-designed planners with end-to-end generative action models. While these systems demonstrate impressive generalization, it remains unclear whether they fundamentally resolve the long-standing challenges of robotics. We address this question by analyzing action hallucinations that violate physical constraints and their extension to plan-level failures. Focusing on latent-variable generative policies, we show that hallucinations often arise from structural mismatches between feasible robot behavior and common model architectures. We study three such barriers -- topological, precision, and horizon -- and show how they impose unavoidable tradeoffs. Our analysis provides mechanistic explanations for reported empirical failures of generative robot policies and suggests principled directions for improving reliability and trustworthiness, without abandoning their expressive power.
• Abstract（参考訳）: Vision-Language-Action Modelのようなロボットファンデーションモデルは、手作業で設計したプランナーをエンドツーエンドの生成アクションモデルに置き換え、ロボットポリシーのトレーニングとデプロイ方法を急速に変えつつある。 これらのシステムは目覚ましい一般化を示しているが、ロボット工学の長年の課題を根本的に解決するかどうかは不明だ。 本稿では,身体的制約に反する行動幻覚と,計画レベルの失敗への拡張を分析することで,この問題に対処する。 潜在変数生成ポリシーに注目すると、幻覚は、実現可能なロボット行動と一般的なモデルアーキテクチャの間の構造的ミスマッチから生じることがしばしば示される。 我々は、トポロジカル、精度、地平線という3つの障壁を調査し、避けられないトレードオフを課す方法を示している。 本分析は,生成ロボット政策の実証的失敗を報告した機械的説明を提供するとともに,その表現力を捨てることなく,信頼性と信頼性を向上させるための原則的方向性を提案する。

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