Kinetix

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Kinetix(牛津大学 FLAIR;ICLR 2025 口头报告)是一个 开放式、JAX 加速的 2D 物理 RL 环境空间。可程序化表示的关卡在同一个模拟器里覆盖机器人式移动、抓取与经典控制,通用智能体可以大规模预训练,再在留出任务上评测。

论文:Kinetix。代码:FLAIROx/Kinetix。许可证:上游条款。

WorldFoundry 是 官方结果导入器。模拟器执行、策略加载与 rollout 采集仍在上游。scorecard 主键是 success_rate。

论文官方 Teaser:在随机物理任务上训练通用智能体,再迁移到手写关卡。
论文官方 Teaser:在随机物理任务上训练通用智能体,再迁移到手写关卡。

评测维度

  • 开放式 2D 物理 RL
    类型套件

    JAX 加速、可程序化表示的关卡:移动、抓取、经典控制。

数据组成

  • 规模

    牛津 FLAIR 开放式 JAX 2D 物理 RL 环境空间(ICLR 2025 口头)。模拟器执行在上游。

  • 来源

    github.com

  • 划分

    realtime

  • 模态

    vision · action · state

  • 许可证

    upstream_terms

  • 说明

    WorldFoundry 导入官方 rollout 导出。不跑 JAX 模拟器,也不加载策略。

指标

指标

  • success_rate
    方向越高越好

    评测 rollout 上的主成功率(逐 episode 成功比例)。

    主指标Success Rate

  • task_success
    方向越高越好

    按任务聚合的成功率。

  • episode_success
    方向越高越好

    逐 episode 成功指示的聚合值。

  • reward
    方向越高越好

    平均 episode 奖励 / 回报。

Leaderboard

Kinetix(arxiv 2410.23208)是开放式物理控制环境论文。HTML 没有可收录的智能体数值排名表;结果在定性描述/图中。 Kinetix (2025).

论文学习曲线:在留出物理关卡上的回报随环境步数变化。
论文学习曲线:在留出物理关卡上的回报随环境步数变化。

如何运行

worldfoundry-eval zoo benchmark-run \
  --benchmark-id kinetix \
  --mode official-validation \
  --official-results-path <official_results.json> \
  --output-dir tmp/kinetix/official-validation \
  --json

默认导入:WORLDFOUNDRY_KINETIX_RESULTS_PATH。可选根:WORLDFOUNDRY_KINETIX_ROOT。

仓内指针:worldfoundry/data/benchmarks/tasks/external/kinetix.yaml。

产物包括 scorecard.json(主键 success_rate)、raw_results.jsonl 与 evaluation/summary.json。

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