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RealtimeBench, 추론 중에도 움직이는 환경에서 에이전트 평가
원문 읽기 · arxiv.org ↗(새 탭에서 열림)모델이 답을 생각하는 동안 환경이 바뀌면 느린 고성능 모델의 행동이 늦을 수 있다.
배경과 변화
- 모델이 답을 생각하는 동안 환경이 바뀌면 느린 고성능 모델의 행동이 늦을 수 있다.
- 여섯 게임 유형의 180개 과제를 정지·실시간 시계로 비교하고 게임 사이의 느린 교사 지침을 빠른 학생에게 전달했다.
근거와 결과
- 실시간 조건에서 빠른 모델이 앞섰고 두 차례 교사 지침 수정으로 Jev 평균 점수는 13.51에서 24.19로 올랐다.
적용 조건
- 리셋 가능한 게임 환경과 두 개선 회차의 결과다. 실제 물리 환경이나 새 작업으로의 전이는 확인하지 않았다.
함께 확인할 조건
- 리셋 가능한 게임 환경과 두 개선 회차의 결과다. 실제 물리 환경이나 새 작업으로의 전이는 확인하지 않았다.
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출처와 편집 기준
arxiv.org · 연구 프리프린트 · 검수 2026.10.18 (KST)
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