Коренсенс: Отслеживаемый провал в памяти и сведущие к конфликту убеждения, которые поддались проверке при принятии решений роботами

arXiv:2609.19512v1 Аннот. Тип: перекрестное резюме: Роботы могут вспомнить предыдущие ошибки, не зная о том, остаются ли подтвержденные доказательства в силе, противоречат ли они текущим наблюдениям или же достаточно для принятия решения. Мы представляем систему KorSense, интеграционную архитектуру роботов, которая сочетает отслеживаемые эпизодические доказательства с умопомрачительными верованиями и ограниченные рекомендации. Ворота проверяют сферу охвата, источник происхождения, время, противоречие и поддержку до того как они позволят сделать это, требуют повторного наблюдения, воздерживаются или усиливаются. Оценка проводится по трем дополнительным слоям, не командуя физическим роботом: офлайновые данные реальных роботов, замороженное моделирование уровня сигнала и путь развертывания живого облака. На CableTrace-120 и BotFails-200, убеждение в том, что катания сокращает установленные протоколом небезопасные доходы с 20% и 40% до 0%. Несовместимо калиброванная политика в отношении необработанных видео также достигает 0% небезопасных процессов, но блокирует каждый номинальный эпизод. По общедоступным данным визуальный детектор ViFailback-Botfeals