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游戏世界建模新指标：Transition Complexity Profile 助力基准对比
游戏世界建模（GWM）与强化学习（RL）的研究常因缺乏对底层状态转移预测难度的量化而难以比较。为此，Lele Cao 在 arXiv 上提出 Transition Complexity Profile（TCP），一套可复现的指标集，用于刻画环境或游戏数据集诱导的转移核。TCP 包含三个核心维度：内在单步分支、交互引发的确定性（在可观察时考虑对手影响），以及时间/空间依赖跨度（通过标准化探测曲线测量）。TCP 报告时附带明确的参考分布、协议随机性和版本化的测量预算（采样/重采样与固定探测计算），从而保证跨基准的可比性。作者呼吁 TCP 成为 GWM 和 RL 论文的标准基准元数据，并已被 ICML 2026 Position Paper Track 接收。该工作有望推动领域内更严谨的评估与对比。
