Terra Nova：为智能体设计的综合性挑战环境
人工智能
2025-11-20 v1
摘要
我们介绍 Terra Nova，这是一个受 Civilization V 启发的新的综合性挑战环境（CCE），用于强化学习（RL）研究。CCE 是一个单一环境，其中多个标准化 RL 挑战（例如部分可观测性、信用分配、表征学习、巨大的动作空间等）会同时出现。因此，掌握此环境需要对许多相互作用变量进行集成、长期视角的理解。我们强调，这一定义排除了仅聚合不相关任务的独立、平行流（例如一次学习所有 Atari 游戏）的挑战。这些聚合式多任务基准主要评估智能体是否能够目录化并在不相关的政策之间切换，而非测试智能体在跨越众多相互作用挑战的深层推理能力。
引用
@article{arxiv.2511.15378,
title = {Terra Nova: A Comprehensive Challenge Environment for Intelligent Agents},
author = {Trevor McInroe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.15378},
year = {2025}
}