EmbodiedCLBench：评估自进化具身智能体持续学习能力的新基准

研究人员推出具身模拟评测基准 EmbodiedCLBench，旨在以组合泛化为核心原则，评估自进化具身智能体通过积累并重组基础任务技能来解决复杂未见任务的持续学习能力。实验显示，基础任务经验能持续提升高级任务表现且在复杂度增加时保持稳定，但该提升无法随学习样本数量扩展，现有智能体尚无法从额外经验中提取有效信息。相关代码与数据集已开源。