CAPSafe
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CAPSafe（Contextual Action and Plan Safety benchmark）由东芝欧洲有限公司剑桥研究实验室提出，是面向具身智能体大语言模型安全推理的基准，包含动作级与计划级两个互补数据集。其数据源自 TEACH/ALFRED/AI2-THOR 室内环境，动作级含 1,000 个动作—环境对，计划级含 243 个任务实例，场景平均约 12 个共现危害、96 个物体与 21.8 步任务，覆盖五类 41 种危害及四档严重度。数据集通过规则化属性编辑构造安全与不安全环境，并经多样性采样生成，支持在线执行安全评估。该基准旨在检验智能体能否从情境推断风险并生成长程安全计划，揭示危害识别与安全规划之间的能力差距。
提供机构：
东芝欧洲有限公司·剑桥研究实验室创建时间：
2026-10-20
原始信息汇总
CAPSafe 数据集概述
基本信息
- 数据集名称：CAPSafe
- 详情页地址：https://github.com/Youmna-H/CAPSafe
仓库内容
- README 标题：CAPSafe
- README 描述：This is the repo for the CAPSafe data and code
- 包含内容：CAPSafe 数据和代码
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