RESCUE：用反事实方法评估 VLA 监控告警的干预价值

David Ahmedt-Aristizabal 等提出反事实评估框架 RESCUE，用于判断机器人策略运行时监控器的告警是否值得据此干预：在执行检查点恢复仿真器与策略状态，比较替代动作，找出满足恢复条件的最晚检查点，并评估按告警行动是否降低预期任务完成成本。 作者用 OpenVLA-OFT 和 π0.5 在 LIBERO-Spatial 与 LIBERO-Plus 上运行 128,340 条反事实分支评估 RESCUE。在所评估的“停止并重置”模型下，作者称即使理想化的检测器，误报率也只能容忍 2.0–3.3%，超过后不必要的重置代价就会超过提前止损带来的节省。

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