CLR-Bench评测自进化智能体学隐藏规则
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CLR-Bench评测自进化智能体学隐藏规则
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AI 综述
Chenjie Qiu等研究者提出CLR-Bench，用每层新增一条隐藏规则的课程链，评测自进化智能体能否学会没人明说的规则，覆盖10个领域的20条链。 在认证模型上，六个近期自进化方法最多只比冻结智能体高5分，仅排除6%至12%的未见成员，低于直接保留原始练习历史的20%。
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最新进展11月2日 13:00
CLR-Bench：在隐藏规则课程上评测自进化智能体报道时间线
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11月2日
- arXiv cs.AICLR-Bench：在隐藏规则课程上评测自进化智能体
研究者提出 CLR-Bench，用每层新增一条隐藏规则的课程链评测自进化智能体能否学会没人明说的规则，覆盖 10 个领域的 20 条链。六个近期自进化方法在认证模型上最多只比冻结智能体高 5 分，仅排除 6-12% 的未见成员，低于直接保留原始练习历史的 20%。
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