EnvHarness는 기존 시뮬레이터와 사람 작성 검증기를 유지한 채 reset과 step 인터페이스에 래퍼를 씌워 시작 상태, 허용 행동과 관찰을 정책 약점에 맞게 바꿉니다. 5개 벤치마크 4개 도메인에서 보유 과제 성능을 최대 9.0점 높이고 실행 단계를 9.8% 줄였습니다. Apache-2.0 Python으로 공개됐지만 재설정 가능한 환경이 필요합니다.
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Google EnvHarness가 정적 에이전트 환경을 약점 맞춤 훈련장으로 바꿉니다
새 벤치마크를 계속 만드는 대신 검증기를 보존한 환경 래퍼로 에이전트 약점을 겨냥하는 재사용 가능한 훈련 방식입니다.