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[AI学术] MultiWorldBench:独立控制视角能否描述同一共享世界?

发布于:2026-10-10 22:00 最后更新:2026-10-12 00:49
#algorithm #AI #Machine Learning

MultiWorldBench 是一个面向 Minecraft 的诊断基准,包含 495 种案例,覆盖七个任务套件和十项能力:独立控制、跨视角运动、共享状态同步、持久性、结构推理、并发交互、延迟重访等。

我们使用 Solaris、Gamma-World、MineWorld 三个生成系统进行评估,并以 Engine GT 作为参考。Gamma-World 在十项能力的平均得分最高,为 21.39,Solaris 为 20.88,MineWorld 仅 1.89,Engine GT 达到 91.69。

Gamma-World 在控制、共享状态和重访能力上表现更好,Solaris 在跨视角运动和竞争条件一致性上领先。然而所有生成系统在状态持久性上最高仅 8.00,结构一致性最高 1.33,且均未通过空间推理或建筑身份保持的测试。

人类偏好实验得到的整体排名与自动评估高度一致,维度层面的 Spearman 相关系数均值为 0.96。结果表明,虽然各视角能够生成合理的局部画面,但尚未形成一致的多人共享世界。

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.11723

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