知所进退：文本具身智能体中用户纠错的具身仲裁机制

研究提出面向文本具身智能体的纠错仲裁机制 GAVA，将应对潜在错误的用户纠错形式化为接受、拒绝、检查环境与反问发言者四种决策。在纯文本 ALFWorld 基准测试中，结合语义先验的 Semantic GAVA 在未见场景与测试场景中分别取得 98.8% 和 98.7% 的准确率，并显著降低交互与联合成本。