这项由香港科技大学（广州）的张嘉一、彭翼然等研究者联合DeepWisdom、北京大学、新加坡科技设计大学、悉尼大学、耶鲁大学和蒙特利尔大学等多家顶尖机构完成的研究发表于2025年11月，论文编号为arXiv:2511.19304v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
当我们观察人类的学习能力时，会发现一个令人惊叹的现象：一个人可以轻松地从下棋转换到玩电子游戏，再到学习开车，每次面对全新的环境时都能快速适应并掌握技能。然而，目前最先进的人工智能却像是专业的单项运动员，在某个特定环境中表现优异，但换到其他环境就显得手足无措。
这种差距的根源在于两个关键问题。首先，AI缺乏足够多样化的训练环境。就像一个只在平路上练习的司机突然遇到山路会感到困难一样，现有的AI系统大多在人工精心设计的少数环境中训练，这些环境往往规则相似，难以涵盖真实世界的复杂多样性。其次，我们还没有找到一个统一的方法来描述和比较AI在不同环境中的学习方式。
为了解决这些挑战，研究团队开发了一个名为AutoEnv的自动环境生成框架，这就像是为AI打造了一个无穷无尽的"游戏世界生成器"。更重要的是，他们还提出了一套全新的理论框架，将AI的学习过程标准化，让不同的学习方法可以在同一个平台上进行比较和优化。
通过这个系统，研究团队创建了AutoEnv-36数据集，包含36个完全不同的虚拟环境，每个环境都有独特的规则、观察方式和奖励机制。当他们用七个最先进的大型语言模型在这些环境中进行测试时，发现即使是最强的模型也只能达到12-49%的成功率，这说明跨环境学习确实是一个极具挑战性的问题。
更有趣的是，研究团队发现了两个重要现象：当环境种类增加时，任何单一学习方法的效果都会快速下降；而根据不同环境选择不同学习策略虽然能显著提升表现，但仍然存在明显的改进空间。这些发现不仅揭示了当前AI学习能力的局限性，也为未来开发真正能够像人类一样灵活适应的AI系统指明了方向。
一、环境多样性：AI学习的新挑战
要理解AI跨环境学习的难度，我们可以用一个简单的比喻来说明。假设你是一名厨师，一直在中餐厅工作，每天炒菜、蒸煮、炖汤，技艺精湛。但有一天，你被调到了法式餐厅，面对完全不同的食材、烹饪技法和口味要求，即使你是资深厨师，也需要重新学习和适应。对于AI来说，这种挑战更加严峻。
目前的AI系统就像是在单一餐厅工作的厨师，它们在特定环境中表现出色，比如在围棋游戏中能击败世界冠军，在特定类型的编程任务中表现优异。但当环境规则发生变化时，比如从围棋切换到象棋，或者从编程转向图像识别，AI往往需要重新训练，无法像人类那样灵活迁移已有的经验。
研究团队观察到，造成这种局限性的主要原因是环境的稀缺性和单一性。大多数AI研究使用的都是人工精心设计的少数环境，这些环境虽然在各自领域内具有代表性，但缺乏足够的多样性来训练AI的通用适应能力。这就像是只在一个城市的几条固定路线上学开车，当面对完全不同的路况时，驾驶技能的局限性就会暴露出来。
另一个关键问题是学习方法的碎片化。不同的研究团队开发了各种学习算法，但这些方法往往针对特定类型的环境进行优化，缺乏统一的评估标准。这种情况类似于不同的体育教练各自有一套训练方法，但缺乏统一的评估体系来比较哪种方法在培养全能运动员方面更有效。
为了应对这些挑战，研究团队提出了一个全新的思路：不是试图设计更强大的单一学习算法，而是创建一个能够自动生成多样化环境的系统，并建立统一的框架来评估和比较不同的学习方法。这种方法就像是建立了一个"AI训练的奥运村"，在这里，不同的学习算法可以在标准化的多样环境中进行公平比较。
二、AutoEnv：智能环境制造工厂
AutoEnv的核心理念可以用一个精妙的比喻来理解：它就像是一个高度自动化的电影制片厂，能够根据不同的剧本需求，自动搭建出各种类型的拍摄场景。无论是古代宫廷剧、现代都市剧还是科幻大片，这个制片厂都能在短时间内创造出相应的环境，供演员（在这里是AI）进行表演和学习。
这个"制片厂"的工作原理建立在一个巧妙的三层架构上。最底层是BaseEnv，就像是电影场景的基本框架，它定义了这个虚拟世界的基本物理规律、状态变化和奖励机制。比如在一个导航游戏中，BaseEnv会规定角色如何移动、遇到障碍物会发生什么、到达目标后会获得多少奖励等基础规则。
中间层是ObsEnv，它决定了AI能够"看到"和"感知"到多少信息。这就像是给演员戴上不同类型的眼镜，有的眼镜能让人看清全貌，有的则只能看到局部。在同一个游戏世界中，有些AI可能能够看到完整的地图，而另一些可能只能感知到周围的小范围区域。这种设计让研究人员能够研究信息完整性对学习效果的影响。
最上层是SkinEnv，它负责将抽象的环境信息转换为AI能够理解的具体形式。这就像是为同一个剧本选择不同的视觉风格，同样的故事可以拍成写实风格的电影，也可以制作成动画片。在AutoEnv中，同样的游戏规则可以用文字描述呈现给AI，也可以转换为图像或其他形式。
整个环境生成过程就像是一条高效的生产流水线。首先，系统接收一个环境主题，比如"太空探索"或"古代迷宫"。然后，AI助手会像编剧一样，将这个主题扩展为详细的环境描述，包括目标、规则、状态变量和奖励条件。接下来，系统会将这个描述转换为标准化的配置文件，就像是将剧本转换为拍摄指南。
最神奇的部分是代码生成阶段。编程AI会读取配置文件，自动编写出实现这个环境的完整代码，包括三个抽象层的实现、关卡生成器和验证器。这个过程就像是有一个超级工程师，能够根据建筑图纸自动建造出完整的游乐场，包括所有的设施、安全检查和游戏规则说明书。
为了确保生成的环境质量可靠，AutoEnv还配备了一套三重验证机制。第一重是执行测试，就像是检查新建的游乐设施是否能正常运行。第二重是关卡生成测试，确保环境能够持续产生有效的游戏关卡。第三重是可靠性检测，通过让两个不同强度的AI玩家进行对比，确保环境的奖励机制是合理的，而不是随机的。
通过这套系统，研究团队成功创建了AutoEnv-36数据集，包含36个截然不同的环境，涵盖了导航、操作、模式推理和仿真等多个领域。每个环境平均只需要4.12美元的计算成本就能生成，这相比传统的人工设计方法实现了巨大的效率提升。当七个最先进的语言模型在这些环境中进行测试时，它们的表现从最低的12%到最高的49%不等，充分证明了这些环境的挑战性和区分度。
三、学习方法：将AI进步过程标准化
要理解AI如何学习和改进，我们可以把这个过程想象成一个专业运动员的训练周期。每个运动员都有自己的现状和潜力，教练需要分析运动员的表现，找出问题所在，然后制定针对性的训练方案来提升特定技能。AI的学习过程也遵循着类似的逻辑，只是这个过程往往更加复杂和抽象。
研究团队提出了一个革命性的框架，将AI学习过程分解为三个核心阶段，就像是将复杂的训练过程标准化为可复制的流程。这种标准化不仅让不同的学习方法可以进行公平比较，还为开发更有效的学习算法提供了清晰的指导。
第一个阶段是选择，就像教练需要从众多运动员中选出最有潜力的那些进行重点培养。在AI学习中，系统需要从当前所有的候选方案中挑选出表现最好或最有前途的几个。这个选择可能基于当前的性能表现，选择那些已经表现优秀的候选者；也可能采用更复杂的策略，比如帕累托选择，同时考虑多个指标，选择在某些方面表现突出而在其他方面不会太差的均衡型候选者。
第二个阶段是优化，这是整个学习过程的核心，就像教练根据运动员的具体问题制定训练方案。在这个阶段，系统会分析选中的候选方案的行为轨迹和表现数据，识别出失败的模式和改进的机会。然后，它会修改候选方案的某些组成部分，比如调整AI的推理提示、修改决策逻辑，或者优化工具使用方式。这个过程需要深度理解环境的运行机制和AI的行为模式。
第三个阶段是评估，就像是检验训练效果的测试比赛。修改后的AI候选方案需要在实际环境中运行，执行各种任务并收集表现数据。这些数据不仅包括最终的成功率或得分，还包括详细的行为轨迹、所采取的行动序列、遇到的问题以及消耗的资源等。通过这种全面评估，系统能够准确判断哪些修改是有效的，哪些可能产生了意想不到的副作用。
在这个框架基础上，研究团队设计了八种不同的学习方法，每种方法都是选择、优化和评估三个阶段的不同组合。比如，有些方法专注于分析环境的动态规律，通过理解游戏规则来指导AI的改进；另一些方法则重点关注指令优化，通过改进AI接收的任务描述和推理提示来提升表现。
为了测试这些学习方法的效果，研究团队还定义了一个"学习上界"的概念。这就像是理论上这些学习方法在每个环境中能够达到的最佳表现。如果我们允许为每个环境选择最适合的学习方法，那么整体表现会如何？这个上界为评估当前方法的潜力和未来改进的空间提供了重要参考。
通过这种标准化框架，研究团队能够清晰地比较不同学习方法的优劣，识别出哪些方法在特定类型的环境中更有效，以及为什么某些组合策略能够取得更好的效果。这种深入分析为开发下一代更智能、更灵活的AI学习算法奠定了坚实的理论基础。
四、实验发现：环境多样性对学习的深刻影响
当研究团队开始在AutoEnv-36数据集上进行大规模实验时，他们发现了一些既令人意外又深具启发性的现象。这些发现就像是在探索一片未知领域时意外发现的规律，彻底改变了我们对AI跨环境学习能力的认知。
首先，他们发现了一个类似于"专业化陷阱"的现象。当AI学习方法在少数环境中表现优异时，随着环境种类的增加，它们的效果会迅速下降。这种现象可以用一个很形象的比喻来理解：一个在特定类型餐厅工作多年的厨师，虽然在自己熟悉的菜系中技艺精湛，但当需要在多种不同风格的餐厅轮流工作时，整体表现水平会明显下降。
具体来说，在只有6个环境的小规模测试中，最好的学习方法能够带来大约8个百分点的性能提升。但是当环境数量扩展到完整的36个时，同样的方法只能带来约3个百分点的改进。这种急剧的效果衰减表明，现有的学习方法都存在某种程度的"环境偏见"，它们在特定类型的环境中表现出色，但难以将这种优势扩展到差异较大的环境中。
更有趣的是，研究团队发现了不同学习方法之间存在明显的"环境适配性差异"。就像不同的教学方法适合不同类型的学生一样，某些学习方法在特定环境中表现卓越，但在其他环境中可能完全无效，甚至产生负面影响。比如，一种名为"动态分析+智能体代码优化"的方法在某个特定环境中能够达到31.37%的成功率，而基于监督学习的方法只有25.93%，但在另一个环境中，这种优势关系可能完全颠倒。
这种现象揭示了一个重要的洞察：不同的环境对学习方法有着截然不同的需求。有些环境需要深入理解游戏规则和动态变化，这时候动态分析类的方法更有效；而另一些环境则更依赖于精确的指令理解和执行，指令优化类的方法在这些场景中表现更好。这就像是有些学科需要逻辑思维，有些需要创造力，有些需要记忆力，没有一种学习方法能够在所有场景中都保持最优。
研究团队还发现了一个令人鼓舞的现象：通过环境适应性选择，可以显著缩小实际表现与理论上界之间的差距。当他们为每个环境选择最适合的学习方法时，整体性能相比最好的单一方法提升了5.35个百分点，达到了47.75%的成功率。这相当于21%的相对提升，证明了智能化方法选择的巨大潜力。
然而，这种适应性选择也存在边际效应递减的现象。从1种方法扩展到2种方法时，性能提升最为显著；而从2种扩展到4种方法时，额外的提升就相对有限了。这种现象类似于工具收集的边际效益递减：前几个工具能解决大部分问题，但更多工具带来的额外价值逐渐降低。
通过对环境特征的深入分析，研究团队还发现了一些有趣的规律。比如，具有累积奖励机制的环境普遍比二元奖励环境更难掌握；需要处理部分观察信息的环境比完全观察环境更具挑战性；而出人意料的是，语义反转环境（即环境描述与实际规则相反的环境）反而比语义对齐环境表现更好，这可能是因为反转环境在设计时相对简单，而非AI真正掌握了处理反直觉规则的能力。
这些发现共同指向一个重要结论：实现真正的跨环境AI学习需要的不仅仅是更好的单一学习算法，而是一套能够智能选择和组合不同学习策略的元学习系统。这种系统需要能够快速识别新环境的特征，并据此选择最适合的学习方法组合，就像一个经验丰富的教练能够根据学生的特点选择最合适的教学策略一样。
五、技术突破：从单一专家到全能学习者
在深入分析AutoEnv系统的技术架构时，我们可以发现这项研究在多个层面实现了重要突破。这些突破就像是在建造一座革命性的教育学院，这座学院不仅能够自动创造各种学习环境，还能为每个学习者量身定制最适合的学习策略。
环境生成技术的创新可以说是整个系统的基石。传统的AI环境往往需要专业程序员花费数周甚至数月的时间来设计和实现，而AutoEnv将这个过程压缩到了几个小时，成本降低到平均每个环境仅需4.12美元。这种效率提升的背后是一套精妙的自动化流程。
系统首先使用高级AI模型来理解和扩展环境主题描述，就像是一个资深游戏设计师能够从简单的概念中构想出完整的游戏世界。然后，它将这些自然语言描述转换为标准化的配置文件，这个过程类似于将创意构想转化为详细的工程图纸。最关键的是代码自动生成阶段，AI编程助手能够根据配置文件编写出完整的环境实现代码，包括所有的游戏逻辑、状态管理和奖励计算。
为了确保生成环境的质量，系统还配备了多层验证机制。第一层是基础功能测试，确保生成的代码能够正常运行而不会崩溃。第二层是关卡生成测试，验证环境能够持续产生有效且有挑战性的游戏关卡。第三层是可靠性测试，通过让不同强度的AI玩家进行对比来确保环境的奖励机制是基于技能而非随机运气的。
在学习方法的技术创新方面，研究团队提出的组件中心化框架代表了对传统方法的重要突破。以往的AI学习研究往往将整个智能体作为一个黑箱来优化，而这个新框架将智能体分解为可独立优化的组件，比如推理提示、决策逻辑、工具使用等。这种分解使得学习过程更加精确和高效，就像是维修汽车时能够单独调整引擎、轮胎或刹车系统，而不需要每次都替换整辆车。
特别值得注意的是系统的自适应选择机制。研究团队发现，不同的环境需要不同类型的学习策略，因此他们开发了能够根据环境特征自动选择最适合学习方法的算法。这个算法会分析环境的奖励结构、观察复杂度、语义一致性等关键特征，然后从可用的学习方法库中选择最匹配的策略组合。
系统还引入了学习方法的动态组合机制。不同于传统的单一方法应用，AutoEnv允许在同一个学习过程中组合使用多种策略。比如，可以先使用动态分析方法来理解环境规律，然后使用指令优化方法来细化AI的行为策略，最后通过代码优化来提升执行效率。这种多层次的协同优化带来了显著的性能提升。
在评估机制方面，系统实现了标准化的性能度量。所有的环境都配备了自动生成的验证器，能够准确计算理论最大奖励，从而支持标准化的性能比较。这种标准化使得研究人员能够跨环境比较不同方法的效果，就像是在不同的考试中都使用相同的评分标准。
多模态支持是另一个重要的技术特色。AutoEnv不仅能够生成基于文本的环境，还能创造包含图像的多模态环境。这种能力让系统能够测试AI在处理视觉信息方面的跨环境泛化能力，为研究更全面的AI智能提供了平台。
这些技术突破的综合效果是创造了一个前所未有的AI学习研究平台。在这个平台上，研究人员可以快速生成大量多样化的测试环境，系统性地评估和比较不同的学习算法，并且能够深入理解哪些因素影响了AI的跨环境学习能力。这为开发下一代更智能、更适应性强的AI系统奠定了坚实的技术基础。
六、深层洞察：AI学习的瓶颈与机遇
通过对AutoEnv实验结果的深入分析，研究团队揭示了一些关于AI学习本质的深刻洞察。这些发现不仅解释了当前AI系统的局限性，也为未来的发展方向提供了重要指引。
最令人深思的发现是"学习方法的环境偏见"现象。研究表明，即使是表现最好的学习方法也存在明显的适用范围限制。这种现象类似于人类的专业化：一个出色的数学家可能在逻辑推理方面表现卓越，但在需要艺术创造力的任务中可能表现平平。对AI而言，这种偏见的根源在于每种学习方法都基于特定的假设和优化目标，这些假设在某些环境中成立，但在其他环境中可能完全不适用。
研究团队发现，基于动态分析的学习方法在规则复杂但相对稳定的环境中表现优异，因为它们能够通过观察和分析来理解环境的内在机制。相比之下，基于指令优化的方法在需要精确执行特定任务的环境中更有优势，因为它们专注于改进AI对任务需求的理解和响应。这种差异揭示了一个重要原理：不同类型的智能任务需要不同的认知策略。
另一个重要发现是"规模效应的双刃性"。随着环境数量的增加，单一学习方法的平均效果确实会下降，但这种下降并不意味着学习变得更加困难。实际上，更多的环境提供了更丰富的学习信号和更多的泛化机会。问题在于现有的学习方法缺乏有效利用这种多样性的能力。这就像是面对一个包含各种菜系的自助餐厅，专业的川菜厨师可能会感到困惑，但一个真正全能的厨师却能从中学到更多技巧。
环境特征分析揭示了另一个有趣的现象：某些环境特征对学习难度的影响比预期的更为复杂。比如，部分观察环境确实比完全观察环境更难处理，这符合直觉。但累积奖励环境与二元奖励环境之间的差异却更加微妙。累积奖励环境提供了更丰富的学习信号，但也增加了优化的复杂性，需要AI学会权衡短期收益和长期目标。
特别引人注目的是语义反转环境的实验结果。研究团队发现，在这些环境中，环境描述与实际规则相反（比如描述中说"毒药恢复健康"而实际上毒药会造成伤害），但AI的表现反而比语义对齐环境更好。深入分析显示，这并不是因为AI真正掌握了处理反直觉规则的能力，而是因为这些反转环境在设计时相对简单。这个发现提醒我们，在评估AI能力时需要特别注意区分表面性能和真正的理解能力。
研究还揭示了学习方法组合的潜力和限制。虽然自适应选择确实能够显著提升性能，但效果提升存在明显的边际递减效应。这种现象的背后原因是多方面的：一方面，最有效的几种方法已经能够处理大部分常见情况；另一方面，剩余的困难情况往往需要全新的解决思路，而不是现有方法的简单组合。
成本效益分析也提供了重要洞察。虽然更复杂的学习方法通常能带来更好的效果，但它们的计算成本也相应增加。研究显示，基于帕累托选择的方法比简单的最优选择方法表现更好，但计算成本也更高。这种权衡关系在实际应用中需要仔细考虑，特别是在资源有限的情况下。
通过对失败案例的深入分析，研究团队还发现了一些AI学习中的系统性问题。比如，AI往往难以从失败中快速学习，容易陷入重复错误的循环。它们也很难处理需要长期规划的任务，倾向于关注短期回报而忽视长期策略。这些发现为改进AI学习算法提供了明确的方向。
最重要的是，这些洞察揭示了实现真正通用AI学习的关键挑战：如何设计一个能够根据环境特征动态调整学习策略的元学习系统。这样的系统不仅需要掌握多种学习方法，还需要具备判断何时使用哪种方法的智慧。这种元认知能力可能是区分专业AI和通用AI的关键因素。
七、未来展望：向通用智能学习迈进
基于AutoEnv研究揭示的发现和洞察，我们可以清晰地看到AI跨环境学习领域未来发展的几个重要方向。这些方向就像是通往更智能AI系统的不同道路，每条路都有其独特的挑战和机遇。
首先，环境生成技术的进一步发展将为AI研究带来革命性影响。当前的AutoEnv主要生成基于文本的环境，但真实世界的复杂性远超文本描述能够捕捉的范围。未来的环境生成系统需要能够创造包含物理模拟、视觉感知、声音处理等多种模态的复合环境。这就像是从制作2D电影发展到创造完全沉浸式的虚拟现实体验，技术难度将成倍增加，但带来的研究价值也将更加巨大。
元学习系统的发展代表了另一个关键方向。当前的实验显示，为每个环境选择最适合的学习方法能够显著提升性能，但这种选择目前还依赖于人工分析和经验判断。未来需要开发能够自动识别环境特征并智能选择学习策略的系统。这种系统不仅要能够从预定义的方法库中选择，还要能够根据新环境的特点动态组合和调整现有方法，甚至创造全新的学习策略。
学习方法的自动发现和优化将成为另一个重要研究方向。目前的八种学习方法虽然涵盖了主要的策略类型，但显然还有很大的扩展空间。未来的研究需要探索如何让AI系统自己发现新的学习模式，而不是仅仅依赖人类研究者的设计。这种能力类似于让AI成为自己的教练，能够根据学习过程中遇到的问题自主开发新的训练方法。
跨环境知识迁移机制的改进也至关重要。当前的AI系统在从一个环境转移到另一个环境时往往需要重新开始学习，无法有效利用之前积累的经验。未来需要开发更强大的抽象和泛化能力，让AI能够识别不同环境之间的共性，并将在一个环境中学到的策略适应性地应用到新环境中。这就像是培养一个真正有经验的专家，能够将在不同领域积累的智慧融会贯通。
大规模并行学习将为研究带来新的可能性。随着计算资源的不断增长，未来的系统将能够同时在数百甚至数千个不同环境中进行学习实验。这种规模的并行化不仅能加速研究进程，还能让我们发现只有在大规模数据下才能观察到的学习规律和模式。
个性化学习策略的发展也值得关注。就像人类学习者有不同的学习风格和偏好一样，不同的AI系统可能也需要不同的学习方法。未来的研究可能会探索如何为特定类型的AI架构或特定应用场景定制最优的学习策略。
评估机制的标准化和完善将为整个领域的健康发展提供保障。目前的AutoEnv-36虽然在环境多样性方面取得了重要进展，但在某些维度上仍有扩展空间。未来需要建立更加全面和标准化的评估体系，不仅要测试AI在不同环境中的表现，还要评估其学习效率、资源消耗、泛化能力等多个维度。
安全性和可控性将成为越来越重要的考虑因素。随着AI学习能力的不断增强，如何确保它们在学习过程中不会产生危险或不可预测的行为将成为关键挑战。这需要在学习框架中融入安全约束和监控机制。
最终，这些发展方向的汇聚可能会导致真正通用的AI学习系统的出现。这样的系统将具备类似人类的学习灵活性，能够快速适应新环境、从经验中学习、在不同任务间迁移知识，并且能够根据情况自主选择和调整学习策略。虽然这个目标仍然充满挑战，但AutoEnv研究为我们提供了清晰的路线图和坚实的技术基础。
说到底，AutoEnv这项研究最重要的意义可能不在于它解决了什么具体问题，而在于它为整个AI学习研究领域建立了新的研究范式。它告诉我们，要想开发真正智能的AI系统，我们需要跳出单一环境和单一方法的局限，用更宏观和系统的视角来理解和改进AI的学习能力。
这种范式转变就像是从研究单个物种的行为转向研究整个生态系统的运行规律。在这个新的研究框架下，环境多样性不再是需要回避的复杂性，而是培养AI智能的必要条件。学习方法不再是相互竞争的独立技术，而是可以协同工作的互补工具。而AI的学习能力也不再局限于特定任务的优化，而是发展为面向未知挑战的通用适应能力。
对于普通人来说，这项研究的影响可能在几年内就会变得明显。我们可能会看到更加智能和灵活的AI助手，它们能够快速学习新任务，适应不同用户的需求，并且在面对前所未见的情况时仍能提供有价值的帮助。在教育领域，这种技术可能催生个性化程度更高的学习系统。在商业应用中，它可能让AI更快地适应不断变化的市场环境和业务需求。
更长远来看，这项研究为实现真正的人工通用智能奠定了重要基础。当AI系统具备了像人类一样灵活学习和适应的能力时，它们将能够在更广泛的领域为人类提供帮助，从科学研究到艺术创作，从医疗诊断到环境保护。这不仅会改变技术本身，更可能改变我们与技术互动的方式，以及我们对智能本质的理解。
Q&A
Q1：AutoEnv是什么，它解决了什么问题？
A：AutoEnv是由香港科技大学等机构开发的自动环境生成框架，专门为AI创造多样化的学习和测试环境。它解决了目前AI研究中环境稀缺和单一的问题，让AI能够在更多样的场景中学习，就像给AI建造了一个无穷无尽的"游戏世界生成器"，每个环境平均只需4.12美元就能生成。
Q2：为什么现在的AI在换环境时表现会变差？
A：现在的AI就像只在一种餐厅工作的厨师，在熟悉环境中表现出色，但换到不同环境就手足无措。研究发现，当环境种类从6个增加到36个时，AI学习方法的效果从8%的提升急剧下降到只有3%，这说明每种学习方法都存在"环境偏见"，无法像人类那样灵活迁移经验。
Q3：AutoEnv-36数据集的表现如何证明了跨环境学习的挑战性？
A：AutoEnv-36包含36个截然不同的环境，当七个最先进的语言模型在这些环境中测试时，最好的模型也只达到49%的成功率，最差的只有12%。这种巨大的性能差距证明跨环境学习确实是一个极具挑战性的问题，即使是目前最强大的AI也难以应对环境规则的快速变化。
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