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实时时钟下评估与教学智能体：RealtimeBench与TORSI框架
作者提出RealtimeBench，含六类游戏180项任务，在推理期间游戏持续运行；并提出TORSI，由慢教师离线研究失败并写入可复用指令，供快学生执行。
为什么值得关注
该摘要为持续变化环境中智能体的推理时延问题提供研究线索，涉及评估设置与跨时间尺度学习安排。
背景
摘要指出大语言模型智能体可解决复杂交互任务，但推理与工具调用耗时，正确动作可能到达过晚。
摘要要点
- 作者在摘要中报告两轮训练使Jev平均测试分从13.51升至24.19。
收录依据
- 原始标题
- The World Won't Wait: Evaluating and Teaching Agents Under a Live Clock
- 发布渠道
- arXiv · cs.AI
- 作者/发布者
- Ningxin Pan, Hanyu Li, Yeqing Shen, Ning Ding, Yehui Tang, Wentao Zhang
- 来源原始时间
- 2026-10-17T00:00:00-04:00
- 北京时间
- 2026-10-17T12:00+08:00
- 收录时间
- 2026-10-18T08:00+08:00
- 实际读取范围
- 官方摘要和元数据（未读取论文全文）
- 核验记录
- official-abstract-unreviewed
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