SafeBranch 用分支对训练具身智能体安全对齐

Hyunse Lee 等研究者提出 SafeBranch 框架，通过环境回滚把具身智能体自身的不安全轨迹退回至导致违规的安全关键步骤，查询安全替代动作并与原动作配对，使两条分支仅在该步不同，以此训练具身执行器的安全对齐。该论文已被 EMNLP 2026 Findings 接收。 在 IS-Bench、SafetyALFRED 及含未见任务与物体的分布外变体上，研究者称该方法提升了安全任务完成率：在未见物体变体上，其安全成功数约为未训练基线的十倍。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。