PuzzlePlex: Benchmarking Foundation Models on Reasoning and Planning with Puzzles
作者: Yitao Long, Yuru Jiang, Hongjun Liu, Yilun Zhao, Jingchen Sun, Yiqiu Shen, Chen Zhao, Arman Cohan, Dennis Shasha
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-10-07
💡 一句话要点
PuzzlePlex：用于评估具身智能体推理与规划能力的多样化谜题基准
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能体 推理 规划 基准测试 谜题 强化学习 可扩展性
📋 核心要点
- 现有具身智能体在复杂动态环境中的推理和规划能力不足，缺乏统一的评估标准。
- 提出PuzzlePlex基准，包含15种谜题，涵盖确定性/随机性、单人/双人等多种场景，全面评估推理和规划能力。
- 实验表明，推理模型在指令驱动场景表现更优，代码执行方式更具扩展性，为未来研究提供指导。
📝 摘要（中文）
本研究旨在评估具身智能体在复杂、动态环境中进行推理和规划的能力及其可扩展性。为此，我们提出了PuzzlePlex，一个通过多样化谜题来评估这些能力的基准。PuzzlePlex包含15种类型的谜题，包括确定性和随机性游戏，难度各异，涵盖单人和双人场景。PuzzlePlex框架为每种游戏提供了一个全面的环境，并支持扩展以生成更具挑战性的实例，以适应具身智能体的不断发展。此外，我们还实现了定制的游戏策略以进行比较。基于此基准，我们开发了细粒度的指标来衡量性能，并对前沿具身智能体在两种设置（基于指令和基于代码）下进行了深入分析。此外，我们系统地研究了它们的可扩展性限制。我们的研究结果表明，推理模型在基于指令的设置中表现优于其他模型，而基于代码的执行提出了更大的挑战，但提供了一种可扩展且高效的替代方案。PuzzlePlex能够进行有针对性的评估，并指导未来在具身智能体的推理、规划和泛化方面的改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能体在复杂动态环境中的推理和规划能力评估缺乏统一标准，难以有效衡量和比较不同模型的能力。现有方法难以应对各种类型的谜题，并且缺乏对模型可扩展性的深入分析。
核心思路：PuzzlePlex的核心思路是通过构建一个多样化的谜题环境，提供一个全面的评估平台，以测试具身智能体在不同场景下的推理和规划能力。通过细粒度的指标和定制的游戏策略，可以更准确地评估模型的性能，并分析其优缺点。
技术框架：PuzzlePlex框架包含以下主要组成部分：1) 15种不同类型的谜题，涵盖确定性和随机性游戏，难度各异，包括单人和双人场景；2) 为每种游戏提供全面的环境，包括游戏规则、状态表示和动作空间；3) 支持扩展以生成更具挑战性的实例，以适应具身智能体的不断发展；4) 定制的游戏策略，用于与具身智能体进行比较；5) 细粒度的指标，用于衡量性能，例如胜率、步数和奖励。
关键创新：PuzzlePlex的关键创新在于其多样性和全面性。它不仅包含多种类型的谜题，还提供了全面的环境和细粒度的指标，可以更准确地评估具身智能体的推理和规划能力。此外，PuzzlePlex还支持扩展，可以生成更具挑战性的实例，以适应具身智能体的不断发展。
关键设计：PuzzlePlex的关键设计包括：1) 谜题的选择，涵盖了不同类型的推理和规划挑战；2) 环境的构建，提供了清晰的状态表示和动作空间；3) 指标的设计，可以衡量模型的不同方面性能；4) 游戏策略的实现，提供了与具身智能体进行比较的基线。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，推理模型在基于指令的设置中表现优于其他模型，而基于代码的执行方式虽然更具挑战性，但提供了一种可扩展且高效的替代方案。PuzzlePlex为评估和改进具身智能体的推理和规划能力提供了一个有价值的平台。
🎯 应用场景
PuzzlePlex可应用于机器人、游戏AI、自动驾驶等领域，促进具身智能体在复杂环境中的推理、规划和泛化能力提升。该基准有助于开发更智能、更可靠的AI系统，解决实际问题，例如在未知环境中导航、操作复杂任务等。
📄 摘要（原文）
This work investigates the reasoning and planning capabilities of foundation models and their scalability in complex, dynamic environments. We introduce PuzzlePlex, a benchmark designed to assess these capabilities through a diverse set of puzzles. PuzzlePlex consists of 15 types of puzzles, including deterministic and stochastic games of varying difficulty, as well as single-player and two-player scenarios. The PuzzlePlex framework provides a comprehensive environment for each game, and supports extensibility to generate more challenging instances as foundation models evolve. Additionally, we implement customized game-playing strategies for comparison. Building on this benchmark, we develop fine-grained metrics to measure performance and conduct an in-depth analysis of frontier foundation models across two settings: instruction-based and code-based. Furthermore, we systematically investigate their scaling limits. Our findings show that reasoning models outperform others in instruction-based settings, while code-based execution presents greater challenges but offers a scalable and efficient alternative. PuzzlePlex enables targeted evaluation and guides future improvements in reasoning, planning, and generalization for foundation models.