How Far Can LLMs Improve from Experience? Measuring Test-Time Learning Ability in LLMs with Human Comparison

📄 arXiv: 2506.14448v2 📥 PDF

作者: Jiayin Wang, Zhiquang Guo, Weizhi Ma, Min Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-17 (更新: 2025-08-06)

💡 一句话要点

提出测试时间学习评估框架以提升大语言模型能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 测试时间学习 语义游戏 人工智能评估 动态学习

📋 核心要点

  1. 现有评估方法主要集中在静态知识的测试，忽视了模型在动态环境中学习的能力。
  2. 本文提出通过语义游戏评估测试时间学习，旨在衡量模型在经验基础上提升表现的能力。
  3. 实验结果显示，LLMs在测试时间学习方面具有可测量的能力，但其进步速度和稳定性不及人类。

📝 摘要（中文）

随着对大型语言模型（LLMs）评估设计的不断深入，全面且前瞻性的评估显得尤为重要。现有基准主要评估静态知识，而智能还包括从经验中快速学习的能力。为此，本文倡导评估测试时间学习，即在测试期间通过经验提升在推理密集型任务中的表现。我们提出语义游戏作为有效的测试平台，并引入一个客观的评估框架，比较模型在有限和累积经验下的表现。结果表明，LLMs展现出可测量的测试时间学习能力，但在累积经验下的提升不如人类稳定且进展缓慢。这些发现强调了LLMs作为通用学习机器的潜力，同时揭示了模型与人类之间的显著智力差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有评估方法无法有效衡量大语言模型在动态环境中学习能力的问题。现有方法主要关注静态知识，未能反映模型的适应性和学习能力。

核心思路：论文提出通过语义游戏作为测试平台，评估模型在推理密集型任务中的测试时间学习能力，强调经验对模型表现的影响。

技术框架：整体架构包括四种经验表示形式，比较模型在有限经验和累积经验下的表现。评估框架通过与人类参与者的比较提供基线。

关键创新：最重要的创新在于引入了测试时间学习的概念，并通过语义游戏提供了一个有效的评估平台，突破了传统静态评估的限制。

关键设计：在实验中，设计了不同的经验表示形式，并设置了相应的评估标准，以确保对模型学习能力的全面评估。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在测试时间学习中表现出可测量的能力，但在累积经验下的提升速度较慢，且稳定性不如人类。与八名人类参与者的比较结果进一步揭示了模型与人类之间的智力差距，强调了对模型能力的深入理解的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、游戏设计和人机交互等，能够帮助开发更智能的系统，提升用户体验。通过评估模型的学习能力，可以为未来的人工智能系统设计提供重要参考，推动人工智能向通用智能的方向发展。

📄 摘要（原文）

As evaluation designs of large language models may shape our trajectory toward artificial general intelligence, comprehensive and forward-looking assessment is essential. Existing benchmarks primarily assess static knowledge, while intelligence also entails the ability to rapidly learn from experience. To this end, we advocate for the evaluation of Test-time Learning, the capacity to improve performance in experience-based, reasoning-intensive tasks during test time. In this work, we propose semantic games as effective testbeds for evaluating test-time learning, due to their resistance to saturation and inherent demand for strategic reasoning. We introduce an objective evaluation framework that compares model performance under both limited and cumulative experience settings, and contains four forms of experience representation. To provide a comparative baseline, we recruit eight human participants to complete the same task. Results show that LLMs exhibit measurable test-time learning capabilities; however, their improvements are less stable under cumulative experience and progress more slowly than those observed in humans. These findings underscore the potential of LLMs as general-purpose learning machines, while also revealing a substantial intellectual gap between models and humans, irrespective of how well LLMs perform on static benchmarks.