摘要
针对现有地球观测（EO）基准将交互式分析简化为单轮固定输入任务的局限，本文提出 EO-Gym。这是一个可控的可执行框架，将 EO 分析建模为基于本地地理空间工作区的多模态工具使用过程，包含超 66 万份多模态文件及 35 种专用工具。基于此构建了含 9000 多条轨迹的基准数据集。评估显示通用模型在交互式 EO 推理上表现不佳，而经微调的专用模型显著提升了性能。该环境将 EO 操作化为需跨越地理、时间及传感模态进行规划的证据收集问题。
AI 推荐理由
论文核心在于构建需跨时空模态规划的智能体环境，强调多步证据收集与任务执行。
研究机构
The Australian National University
Royal Melbourne Institute of Technology
University of Sydney
The Hong Kong University of Science and Technology
论文信息