FutureWorld: A Live Environment for Training Predictive Agents with Real-World Outcome Rewards
作者: Zhixin Han, Yanzhi Zhang, Chuyang Wei, Maohang Gao, Xiawei Yue, Kefei Chen, Yu Zhuang, Haoxiang Guan, Jiyan He, Jian Li, Yitong Duan, Yu Shi, Mengting Hu, Shuxin Zheng
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-04-29
备注: Our experiments are ongoing, and we will release the code in the near future. We release a subset of our historical data on Hugging Face: https://huggingface.co/datasets/PredictingFuture/FutureWorld
💡 一句话要点
FutureWorld：一个基于真实世界奖励的预测智能体训练实时环境
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 实时未来预测 强化学习环境 智能体训练 真实世界事件 闭环学习
📋 核心要点
- 现有方法缺乏统一的学习环境，难以有效利用真实世界事件进行未来预测。
- FutureWorld构建了一个实时强化学习环境，闭环连接预测、结果和参数更新。
- 实验表明，在该环境下训练的智能体是有效的，并建立了性能基线。
📝 摘要（中文）
实时未来预测是指在真实世界事件发生之前对其进行预测的任务。这项任务越来越多地被基于大型语言模型的智能体系统所研究，并且对于构建能够持续从真实世界学习的智能体至关重要。正如交互式环境通常推动了智能体的发展一样，推进实时未来预测自然会将其视为一个学习环境。先前的工作已经从几个不同的部分探索了未来预测，但通常没有将其构建为一个统一的学习环境。这项任务对于学习很有吸引力，因为它可以在各种真实世界事件中提供大量的预测问题，同时防止答案泄露。为了利用实时未来预测的优势，我们提出了FutureWorld，一个实时的智能体强化学习环境，它闭合了预测、结果实现和参数更新之间的训练循环。在我们的环境中，我们采用三个开源基础模型，并连续几天对它们进行训练。结果表明训练是有效的。此外，我们基于该环境构建了一个每日基准，并评估了几个前沿智能体，以建立当前智能体系统的性能基线。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何构建一个有效的、能够从真实世界数据中学习的未来预测智能体的问题。现有方法通常关注未来预测的特定方面，缺乏一个统一的、能够进行端到端训练和评估的学习环境，难以充分利用真实世界事件提供的丰富信息，并且存在答案泄露的风险。
核心思路：论文的核心思路是将实时未来预测视为一个学习环境，通过构建一个闭环的强化学习系统，让智能体在真实世界事件中进行预测、观察结果并更新参数，从而实现持续学习。这种方法能够充分利用真实世界事件的多样性和实时性，同时避免答案泄露。
技术框架：FutureWorld环境包含以下主要模块：1) 数据收集模块：负责收集真实世界事件的数据，例如新闻、社交媒体等。2) 预测模块：智能体根据收集到的数据进行未来事件的预测。3) 结果验证模块：在事件发生后，验证智能体的预测是否准确。4) 奖励函数模块：根据预测的准确性给予智能体奖励或惩罚。5) 参数更新模块：智能体根据奖励信号更新模型参数。整个流程形成一个闭环，智能体不断地进行预测、验证和学习。
关键创新：FutureWorld的关键创新在于它将实时未来预测构建为一个完整的强化学习环境，实现了预测、结果和参数更新之间的闭环。这种方法能够充分利用真实世界事件的实时性和多样性，避免答案泄露，并促进智能体的持续学习。此外，论文还构建了一个每日基准，用于评估不同智能体在FutureWorld环境中的性能。
关键设计：论文采用了三个开源基础模型作为智能体的初始模型，并使用强化学习算法进行训练。奖励函数的设计至关重要，论文根据预测的准确性给予智能体奖励或惩罚。具体的奖励函数形式未知，但其目标是鼓励智能体做出准确的预测。此外，论文还设计了一个每日基准，用于评估不同智能体在FutureWorld环境中的性能，具体的评估指标未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在FutureWorld环境中训练三个开源基础模型，验证了该环境的有效性。虽然没有提供具体的性能数据，但结果表明训练是有效的。此外，论文还构建了一个每日基准，并评估了几个前沿智能体，为当前智能体系统建立了性能基线。这些基线可以作为未来研究的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建能够持续从真实世界学习的智能体系统，例如智能投顾、风险预警、舆情分析等领域。通过在FutureWorld环境中进行训练，智能体可以更好地理解真实世界事件的演变规律，从而做出更准确的预测和决策。未来，该环境可以进一步扩展到更多领域，例如自动驾驶、智能家居等，为构建更加智能化的系统提供支持。
📄 摘要（原文）
Live future prediction refers to the task of making predictions about real-world events before they unfold. This task is increasingly studied using large language model-based agent systems, and it is important for building agents that can continually learn from real-world. Just as interactive environments have often driven progress in agents, advancing live future prediction naturally motivates viewing it as a learning environment. Prior works have explored future prediction from several different parts, but have generally not framed it as a unified learning environment. This task is appealing for learning because it can provide a large number of prediction questions grounded in diverse real-world events, while preventing answer leakage. To leverage the advantages of live future prediction, we present FutureWorld, a live agentic reinforcement learning environment that closes the training loop between prediction, outcome realization, and parameters update. In our environment, we take three open-source base models and train them for consecutive days. The results show that training is effective. Furthermore, we build a daily benchmark based on the environment and evaluate several frontier agents on it to establish performance baselines for current agent systems.