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arXiv cs.LG@Babak Rahmani, Sebastian Dziadzio, Joschka Strüber, Sergio Hernández-Gutiérrez, Matthias Bethge
推荐理由：这篇论文出了个RevengeBench基准，能从行为实验反推LLM的策略代码，测了12个模型恢复率34%-72%，弱模型受益最大。
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6月25日
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RevengeBench基准包含75个LLM生成的、基于Elo校准的策略，覆盖5个游戏环境，数据来自CodeClash比赛轨迹。学习者观察隐藏目标策略与对手对战，设计自定义对手策略作为行为探针，并提交可执行假设，用连续动作距离指标评估。在12个前沿LLM上，恢复质量差异显著，从34%到72%的初始距离闭合。重建策略在玩家对玩家锦标赛中提供可衡量的竞争优势，尤其对较弱模型更有帮助。
6月16日
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