RealtimeBench与TORSI实时智能体方法提出
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RealtimeBench与TORSI实时智能体方法提出
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AI 综述
2026年10月16日，arXiv人工智能板块刊出研究，作者Ningxin Pan等人提出RealtimeBench基准与TORSI训练方法。据该报道，RealtimeBench包含六类游戏共180个任务，用于在游戏持续运行、推理仍在进行时评估LLM智能体。配对评测显示，GPT-6.1-sol在游戏暂停时优于更快的Jev，但游戏持续运行时落后。为此提出的TORSI让慢速教师在两轮中把Jev的平均测试分从13.51提升到24.19（0–100进度分），六类游戏全部改善，且无需重新调优即可提升另外三个模型的平均分。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，上述数字与结论均来自该来源。
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最新进展10月16日 12:00
在实时时钟下评估与教学智能体：RealtimeBench 与 TORSI报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv Artificial Intelligence在实时时钟下评估与教学智能体：RealtimeBench 与 TORSI
研究提出 RealtimeBench，包含六类游戏共 180 个任务，在游戏持续运行、推理仍在进行时评估 LLM 智能体。配对评测显示，GPT-6.1-sol 在游戏暂停时优于更快的 Jev，但游戏持续运行时落后。为此提出的 TORSI 让慢速教师在两轮中把 Jev 的平均测试分从 13.51 提升到 24.19（0–100 进度分），六类游戏全部改善，且无需重新调优即可提升另外三个模型的平均分。
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