TAG:EgoTSR
两张图换个顺序，VLM就不会了：EgoTSR让机器人判断任务是否真的在推进
当两张图像调换顺序后，许多VLM准确率从99%暴跌至2%，暴露了严重的时间顺序偏差（chronological bias）。浙江大学等团队提出EgoTSR框架，从第一人称机器人视角构建4600万样本数据集，采用三阶段课程学习（CoT解释→Tag内化→LongTag长程规划），并引入Subtask Planner将高层任务分解为原子子任务。让VLM真正学会判断任务状态进展而非依赖时间先后，推动具身智能从感知进化到可靠规划。
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