arXiv · cs.AI· Shuai Shao, Jinchen He, Cunxin Fan, Zihan Guo, Shijian Wang, Qihan Ren, Kangning Zhang, Zunnan Xu, Haoyuan Li, Hao Wang, Jianghao Lin, Weiwen Liu, Weinan Zhang·· 11 小时前
PhysCodeGym：评估编码智能体进行物理可验证4D重建的基准
PhysCodeGym: Benchmarking Coding Agents for Physically Verifiable 4D Reconstruction
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作者：Shuai Shao, Jinchen He, Cunxin Fan, Zihan Guo, Shijian Wang, Qihan Ren, Kangning Zhang, Zunnan Xu, Haoyuan Li, Hao Wang, Jianghao Lin, Weiwen Liu, Weinan Zhang
研究任务与主要进展
论文摘要介绍了PhysCodeGym，一个用于物理可验证4D重建的编码智能体基准，包含156个涵盖刚体、液体、形变和风驱动运动的任务。智能体需要观看视频、编写并运行Blender程序，再依据模拟反馈修改场景；基准通过六项指标、场景测量、程序检查和反事实干预评估重建质量。实验显示，匹配可见物体和事件可能与物理缺陷并存，代码已公开于GitHub；上述内容仅依据论文摘要。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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