AgentGarten：供智能体持续进化的代码化世界
AgentGarten 是一个构建交互式虚拟环境的框架，AI 智能体可通过探索和互动进行学习。模拟器与游戏引擎负责维护持久的世界状态和交互规则，共用的神经渲染器则实时生成视觉观测。研究团队将预训练视频模型适配到几何条件，并通过 Adversarial Forcing 和真实数据监督进行训练。在实验中，智能体经过 4 轮经验便能学习，而传统强化学习对照方法需要数百万轮。结果表明，该方法在测试环境中提升了学习效率；其能否推广到其他任务仍有待验证。
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