Surrogate Uncertainty：用外部代理模型估计黑盒VLM视觉定位不确定性

论文提出 Surrogate Uncertainty 方法，用外部代理贝叶斯模型估计黑盒视觉语言模型在视觉定位中的逐查询不确定性，并分解为偶然与认知两部分。该方法通过跨输入模态的分层检索构建紧凑联合空间邻域，可结合保形预测或基于模型的规划实现主动视觉定位。作者称在多个定位基准和先进VLM上校准与任务表现均有提升，并在真实 Fetch 机器人上按开放世界指令在自信行动与信息收集间做取舍。