摘要
科学发现本质上是受资源约束的过程,需在测量质量与数量间权衡。现有基准多关注静态推理或无约束实验设计,缺乏对约束下规划能力的评估。为此,本文提出 MaD Physics 基准,包含三个基于不同物理定律的环境,要求 Agent 在预算耗尽前进行有效测量并推断潜在规律。该基准重点评估 Agent 的数据建模与约束规划能力,并通过四种 Gemini 模型测试,揭示了其在结构化探索与数据收集方面的不足,为提升科学推理指明方向。
AI 推荐理由
论文核心评估 Agent 在资源约束下进行测量规划和任务分解的能力,属于规划研究。
研究机构
Google DeepMind
Québec AI Institute, Université de Montréal
论文信息