EmbodiedCLBench：评估自我进化具身智能体的持续学习能力
EmbodiedCLBench 是一套用于模拟环境的基准测试，旨在评估具身智能体的持续学习能力。它考察智能体能否重组从基础任务中学到的技能，以解决复杂且未见过的任务。针对多种智能体框架和学习方法的实验表明，基础任务经验能够提升高级任务表现，且任务复杂度增加时，这种收益仍然存在。不过，增加学习样本并未带来相应幅度的提升，说明当前智能体尚不能有效利用额外经验。代码和数据集已公开。
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