言語モデルエージェントが複雑な意思決定タスクで探索と活用のどちらが得意か、内部ポリシーにアクセスせずに定量化できる新しい指標を設計
部分観測可能な2Dグリッドマップと未知のタスクDAGで構成された制御可能な環境を利用して、探索難易度と活用難易度を調整可能に
最先端のLMエージェントを複数評価した結果、探索と活用の誤りを客観的に測定することが可能に
AI coding や物理AIなどの現実的なエンボディドAIシナリオに着想を得た実験環境を開発
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