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Control · Core16

ContinuousCar

带延迟目标奖励的连续油门控制任务。

历史研究记录

这些证据属于论文时期实验,并不表示相关 package 当前仍然可用。

01

最终 Policy 证据

每张卡片都在原研究 Environment 中重跑 validation 选出的 checkpoint。

GPT-5.5 Policy rerun in ContinuousCarnative env render

GPT-5.5

Codex
#2
Held-out 分数
95.22
Checkpoint
#005
重跑
88 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return 95.69.

Claude Opus 4.7 Policy rerun in ContinuousCarnative env render

Claude Opus 4.7

Claude Code
BEST
Held-out 分数
98.77
Checkpoint
#010
重跑
344 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return 98.89.

MiniMax-M3 Policy rerun in ContinuousCarnative env render

MiniMax-M3

Claude Code
#4
Held-out 分数
91.88
Checkpoint
#010
重跑
143 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return 91.61.

DeepSeek-V4-Pro Policy rerun in ContinuousCarnative env render

DeepSeek-V4-Pro

Claude Code
#3
Held-out 分数
94.48
Checkpoint
#012
重跑
69 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return 94.50.

02

报告分数

在该 Environment 内分数越高越好;不同任务的原始 reward scale 不可比较。

01Claude Opus 4.7Claude Code98.77
02GPT-5.5Codex95.22
03DeepSeek-V4-ProClaude Code94.48
04MiniMax-M3Claude Code91.88
05Random policyUniform-33.36