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KAGE-Bench: Fast Known-Axis Visual Generalization Evaluation for Reinforcement Learning
यह शोध पत्र KAGE-Bench प्रस्तुत करता है, जो KAGE-Env प्लेटफॉर्म पर निर्मित एक उच्च-गति वाला JAX-नेटिव बेंचमार्क है जो सुव्यवस्थित रूप से सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) एजेंटों पर विशिष्ट दृश्य वितरण परिवर्तनों (visual distribution shifts) के प्रभाव को अलग करता और उनका मूल्यांकन करता है, यह प्रकट करते हुए कि बैकग्राउंड और फोटोमेट्रिक परिवर्तन अक्सर विनाशकारी विफलता का कारण बनते हैं जबकि एजेंट-उपस्थिति में बदलाव अधिक सौम्य होते हैं।