UNIVERSE: Adapting Vision-Language Models for Evaluating World Models

Authors: Mariya Hendriksen, Tabish Rashid, David Bignell, Raluca Georgescu, Abdelhak Lemkhenter, Katja Hofmann, Sam Devlin, Sarah Parisot Affiliations: University of Oxford, Microsoft Research Venue: NeurIPS LAW 2025 (Oral) Code: 未公开（截至 2026 年 3 月，未找到官方 GitHub 仓库）

Figure 1 解读: 左图和中图展示了 UNIVERSE（橙色柱状图）与 task-specific baselines 在 Action Recognition (AR) 和 Character Recognition (CR) 两个任务上的对比，跨越 binary、multiple-choice、open-ended 三种格式。UNIVERSE 在 AR 上超越所有 baselines，在 CR 上排名第三。右图显示 UNIVERSE 的训练样本量远小于 task-specific 模型（每个 epoch 仅需约 3,894 / 1,298 / 973 个 AR 样本和 5,192 / 324 个 CR 样本），体现了极高的数据效率。

论文信息:

• 标题: Adapting Vision-Language Models for Evaluating World Models
• 作者: Mariya Hendriksen, Tabish Rashid, David Bignell, Raluca Georgescu, Abdelhak Lemkhenter, Katja Hofmann, Sam Devlin, Sarah Parisot
• 机构: University of Oxford, Microsoft Research
• 会议: NeurIPS LAW 2025 (Oral)
• 链接: arXiv:2506.17967
• 代码: 未公开（截至 2026 年 3 月，未找到官方 GitHub 仓库）

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1. Motivation (研究动机)

核心问题

World models（世界模型）是用于模拟环境动态的生成模型，被广泛应用于游戏引擎（如 Dreamer、DIAMOND）、自动驾驶（GAIA-1）和 embodied AI 领域。然而，评估这些模型生成的 rollouts（模拟轨迹）面临根本性挑战：

1. 现有指标不足: FID、IS、SSIM 等分布级指标只关注低层视觉特征，无法捕捉 action alignment 和语义一致性
2. 时序依赖缺失: FVD 等视频指标忽略 timestamp-level 的动作条件对齐
3. 多模态指标盲区: Jayasumana et al. (2024) 等多模态指标不考虑动作条件
4. 人工评估成本高: 人类评估虽是金标准，但昂贵且难以扩展
5. 通用 VLM 表现差: 即使是 GPT-5 在 binary AR 任务上 6 个样本中答错 5 个，说明需要 task-specific adaptation

需要解决的挑战

• 如何构建一个 细粒度、时序感知 的自动化评估器？
• 如何在 数据和计算受限 的条件下高效适配 VLM？
• 如何用 单一统一模型 替代多个 task-specific checkpoints？

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2. Idea (核心思想)

核心思想

提出 UNIVERSE (UNIfied Vision-language Evaluator for Rollouts in Simulated Environments)，将 world model rollout 评估形式化为视觉问答（VQA）任务，通过三大核心设计实现轻量级、高效的统一评估：

1. Partial Fine-tuning: 仅微调 projection head（${\theta }_P$），只更新模型 0.07% 的参数（2.66M / ~3B）
2. Efficient Frame Sampling: 从 14 帧 rollout 中 uniform 采样 $k=8$ 帧，保持时间覆盖
3. Mixed Supervision: 使用层次化的 task + format 混合训练，单一模型覆盖 2 个任务 × 3 种格式

评估协议设计

定义两个结构化识别任务：

• Action Recognition (AR): 判断生成序列是否准确反映了 agent 的动作
• Character Recognition (CR): 评估实体在时间维度上的身份和外观一致性

每个任务有三种问答格式：

• Binary: “Is the character evading right? Answer yes or no”
• Multiple-Choice: “What is the character doing? A) jumping B) evading…”
• Open-Ended: “What is the character doing?“

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3. Method (方法)

3.1 形式化定义

World model 定义为：$W:(o_{<t},a_{<t})\to o_t$，其中 $o_t\in \mathcal{O}$ 是 timestep $t$ 的感知观测，$a_{<t}$ 是历史动作序列。

UNIVERSE 评估器形式化为函数：

$$E:(V,Q)\to \hat{A}$$

其中 $V=(o_{t_1},\dots ,o_{t_k})\in {\mathcal{O}}^k$ 是从 rollout 采样的帧序列，$Q\in \mathcal{L}$ 是自然语言问题，$\hat{A}\in \mathcal{L}$ 是预测答案。通过将 $\hat{A}$ 与参考答案 $A$ 比较来度量评估质量。

3.2 模型架构

基于 PaliGemma 2 3B 模型，由三个模块组成：

组件	架构	参数量
Vision Encoder (${\mathcal{M}}_V$)	SigLIP-So400m, 27 层 Transformer Encoder	400M
Projection Head (${\mathcal{M}}_P$)	Linear(1152 → 2304)	2.66M
Language Decoder (${\mathcal{M}}_L$)	Gemma 2 2B, 26 层 Transformer Decoder	~2B

输入格式:

• 图像分辨率: $224\times 224$ pixels → 每帧 256 个 patches
• 输入序列: $S=\{S_{\mathcal{I}},S_T^{\text{PREF}},S_T^{\text{SUFF}}\}$
  • $S_{\mathcal{I}}$: 来自 $k$ 帧的 visual tokens
  • $S_T^{\text{PREF}}$: BOS、answer-en、QUESTION、SEP（task cue + question）
  • $S_T^{\text{SUFF}}$: ANSWER、EOS、PAD 等 expected answer token（仅训练时）

3.3 训练目标

优化 answer suffix tokens 上的 causal language modeling loss:

$$\mathcal{L}(S)=-\sum _{t=1}^{T_{\text{SUFF}}}\log P(s_t^{\text{SUFF}}\mid S_{<t^{\prime }})$$

其中 $s_t^{\text{SUFF}}$ 是 suffix 中第 $t$ 个 token，$t^{\prime }=T_{\mathcal{I}}+T_{\text{PREF}}+t$ 是在展平序列中的位置，条件上下文可记为 $S_{<t^{\prime }}$。

3.4 适配策略探索

论文系统性地探索了三个维度的设计空间：

(a) Fine-tuning 配置

策略	更新参数	说明
Zero-shot	无	直接 prompting
Full FT (${\mathcal{F}}_{\text{all}}$)	${\theta }_V\cup {\theta }_P\cup {\theta }_L$	全参数微调
Two-component	三选二	如 ${\mathcal{F}}_{V+P}$, ${\mathcal{F}}_{V+L}$, ${\mathcal{F}}_{P+L}$
Single-component	三选一	${\mathcal{F}}_V$, ${\mathcal{F}}_P$, ${\mathcal{F}}_L$
LoRA	Low-rank adapters	$\mathbf{W}\leftarrow \mathbf{W}+\frac{\alpha }{r}\mathbf{AB}$, $\alpha =8$, $r\in \{8,16,32,48,64\}$

关键发现: 仅微调 projection head (${\mathcal{F}}_P$) 即可达到第二好的性能，仅次于 vision encoder tuning (${\mathcal{F}}_V$) 但参数量从 ~11% 降至 0.07%。

(b) 帧采样策略

比较两种采样方法：

• First-n: 选取前 $n$ 帧
• Uniform-n: 从整个序列均匀采样 $n$ 帧

关键发现: Uniform-n 在所有格式上一致优于 First-n，尤其在低帧数时优势显著。2 帧时: Binary 84.42% → 90.47%, MC 65.53% → 83.93%, OE 65.38% → 82.68%。

(c) 数据混合优化

三阶段层次化 grid search:

1. 固定 format 分布为均匀，调节 task ratio ${\alpha }_{AR}$ vs ${\alpha }_{CR}$
2. 固定 ${\alpha }_{AR}=0.8$，调节 open-ended 比例 ${\beta }_{OE}$
3. 固定 ${\beta }_{OE}=0.8$，分配 binary 和 MC 比例

最优配置:

• Task ratio: ${\alpha }_{AR}=0.8$, ${\alpha }_{CR}=0.2$
• Format ratio: ${\beta }_{\text{binary}}=0.15$, ${\beta }_{MC}=0.05$, ${\beta }_{OE}=0.8$

3.5 UNIVERSE 最终配置

UNIVERSE Configuration:
├── Base Model: PaliGemma 2 3B
├── Adaptation: Partial fine-tuning (projection head only, 2.66M params, 0.07%)
├── Frame Sampling: Uniform-8 from 14-frame rollout
├── Training Mix:
│   ├── Task: α_AR = 0.8, α_CR = 0.2
│   └── Format: β_binary = 0.15, β_MC = 0.05, β_OE = 0.8
└── Evaluation: Exact Match (EM) + ROUGE-F1

3.6 评估指标

Exact Match (EM):

$$EM=1(\hat{A}=A)$$

ROUGE-F1:

$$P=\frac{|G\cap GT|}{|G|},R=\frac{|G\cap GT|}{|GT|}$$ $$\text{ROUGE}=2\times \frac{P\times R}{P+R}$$

其中 Binary 使用 bigram，MC 和 OE 使用 trigram。

3.7 伪代码

数据构建流程:

def DatasetCreation(S, L=14):
    """S: gameplay sessions, L: clip length"""
    # Stage 1: Preprocessing
    S_valid = Preprocessing(S)  # filter corrupted sessions
    V = []
    for (v, c, m) in S_valid:
        V_s = Segment(v, c, m, L)  # segment into 14-frame clips
        V.extend(V_s)
 
    # Stage 2: Description Generation
    Z = []
    for (frames, controls, meta) in V:
        d = Describe(meta, controls)  # structured NL description
        Z.append((frames, d))
 
    # Stage 3: QA Pair Construction
    Y_AR, Y_CR = GetAnswerSpace(Z)  # action & character label sets
    D = []
    for (frames, d) in V:
        QA = GenerateQAPairs(d, Y_AR, Y_CR)  # 6 QA pairs per clip
        for (Q, A) in QA:
            D.append((frames, Q, A))
    return D  # 194,718 train + 48,678 val QA pairs
 
def GenerateQAPairs(d, Y_AR, Y_CR):
    QA = []
    for task in [AR, CR]:
        y = ExtractLabel(d, task)
        # Binary: positive + negative
        y_neg = SampleDistractor(Y_task \ {y})
        QA.append(FormatBinaryPrompt(task, y), "yes")
        QA.append(FormatBinaryPrompt(task, y_neg), "no")
        # Multiple-Choice
        O = FormatOptions(Y_task)
        QA.append(FormatMCPrompt(task, O), y)
        # Open-Ended
        QA.append(FormatOEPrompt(task), y)
    return QA

适配与评估流程:

class AdaptationDatasetBuilder:
    def build(self, alpha_task, beta_format, context_length, sampling_strategy):
        """
        alpha_task: {AR: 0.8, CR: 0.2}
        beta_format: {binary: 0.15, MC: 0.05, OE: 0.8}
        context_length: k=8 frames
        sampling_strategy: 'uniform'
        """
        samples = stratified_sample(self.data, alpha_task, beta_format)
        dataset = []
        for sample in samples:
            frames = sample_visual_context(sample, context_length, sampling_strategy)
            dataset.append((frames, sample.question, sample.answer))
        return dataset
 
class VLMAdapter:
    def adapt(self, base_vlm, adaptation_data, strategy='projection_only', num_steps=N):
        # Freeze all except projection head
        for name, param in base_vlm.named_parameters():
            param.requires_grad = (name in projection_head_params)
 
        for step in range(num_steps):
            batch = sample_batch(adaptation_data)
            loss = compute_loss(base_vlm, batch)  # causal LM loss on suffix
            loss.backward()
            update_model(base_vlm)
 
class Universe:
    def evaluate_rollout(self, rollout, target, complexity):
        question = generate_question(target, complexity)  # AR/CR × binary/MC/OE
        # Majority vote over 5 greedy decodings
        responses = [self.adapted_vlm(rollout, question) for _ in range(5)]
        return majority_vote(responses)

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3.8 机制补充：从 world-model rollout 到可训练 VQA 评估器

UNIVERSE 的关键建模选择，是把 world model evaluation 从“比较两段视频像不像”改写成“在给定 rollout 帧和结构化问题时，评估器能否回答正确”。这种形式化看似绕了一步，但它解决了传统视觉指标最难处理的条件依赖问题：world model 的输出不是独立视频，而是由历史观测和动作序列条件化生成的轨迹。如果只看像素分布或视频 embedding，相同外观但动作方向相反的片段可能被判为接近；如果把动作和角色身份写成自然语言问题，评估器必须检查 rollout 是否真的反映了指定动作、角色与时间顺序。 AR 与 CR 两个任务分别对应两类常见 failure mode。Action Recognition 关注动作条件是否被执行，例如躲避、跳跃、移动方向是否与输入 action 一致；Character Recognition 关注实体是否在生成过程中保持身份和外观一致。二者都不是单帧物体分类，因为 world model 的错误常表现为跨帧漂移：前几帧正确、后几帧动作偏移，或角色外观在 rollout 中逐渐变形。UNIVERSE 因此要求评估器同时看多个时间点，并把问题写成 binary、multiple-choice、open-ended 三种格式，用格式变化测试模型是否真的理解语义，而不是只记住某一种答案模板。

只微调 projection head 的设计也有明确动机。PaliGemma 2 的 vision encoder 已经能提取通用视觉特征，language model 也已经具备回答自然语言问题的能力；world-model rollout 的特殊性主要在于渲染风格、动作标签和视觉 token 之间的对齐方式不同。更新 projection head 等于学习一个轻量的跨模态适配层，把游戏环境中的角色、动作、背景变化映射到 LLM 可解释的 token 空间。这样比 full fine-tuning 更便宜，也降低了在小规模专用数据上破坏通用语言能力的风险。

论文实验中 projection-only 在 AR 上最强，在 CR 上接近更重的 vision-tuning 方案，正好支持“瓶颈在跨模态对齐而非全部参数容量”的解释。训练目标只作用在 answer suffix tokens 上，这一点决定了模型不是被训练去复述整段 prompt，而是被约束在看完视觉帧和问题后生成答案。输入序列中的 visual tokens 提供 rollout 证据，prefix tokens 提供任务类型和问题，suffix tokens 提供监督答案。损失函数对 suffix 的负对数似然求和，相当于让模型在固定视觉上下文和问题条件下最大化参考答案概率。对于 binary 和 multiple-choice，这个目标直接提升分类式 EM；

对于 open-ended，答案空间更大，ROUGE-F1 更能反映语义接近度。

帧采样的作用不是追求最大帧数，而是在计算成本与时间覆盖之间找平衡。每个 clip 原始长度为 14 帧，UNIVERSE 最终使用均匀采样的 8 帧，是为了覆盖动作前后阶段而不是只看起始或终止状态。对 AR 来说，动作方向往往需要比较相邻时间点；对 CR 来说，身份一致性需要跨时间确认。如果采样太少，模型会把动态问题退化为静态识别；如果采样太密，projection-only 适配的收益可能被视觉 token 数量和训练成本抵消。论文未详细说明每个任务的最优采样理论，只通过 ablation 说明 uniform 8-frame 在成本和效果之间较稳。 Mixed supervision 的价值在于让单一 evaluator 处理任务维度和输出格式的组合，而不是训练多个 task-specific checkpoint。每个 clip 生成 2 个任务乘 3 种格式的 QA pairs，模型在同一个参数集合内学习“问题语义决定该看什么证据、答案格式决定怎么输出”。这比只训练 binary question 更难，但部署时更实用：评估者可以根据需求选择 yes/no、选项或开放回答，而无需切换模型。它也减少了 benchmark overfitting，因为模型不能只利用固定选项位置或固定 yes/no prompt 取巧。

从评估协议看，UNIVERSE 更像一个可校准的自动裁判，而不是直接替代人类评估的绝对真值。它的训练标签来自游戏环境中的 ground truth 和构造规则，因此适合评价动作条件、角色身份这类有明确标注的 rollout 属性；对于开放世界质量、视觉美感、物理合理性或长期规划，论文没有证明同一协议可以无缝推广。因而使用 UNIVERSE 时应把它理解为一种低成本、高吞吐的细粒度诊断工具：它能指出 world model 在动作对齐或角色一致性上的错误，但不能完全覆盖人类对生成视频真实性的主观判断。 这套方法的工程含义是把 expensive human evaluation 拆成三层：先由 world model 产生 rollout，再由规则化数据管线生成可验证 QA，最后由轻量适配的 VLM 批量回答。只要任务标签可被转成自然语言问题，评估器就能复用同一架构；如果新环境缺少动作、身份或事件标签，则需要重新定义 QA 构造规则。论文未公开官方代码，因此笔记中的模块名只能作为实现结构的复原，不应视为已验证的仓库接口。

4. Experimental Setup (实验设置)

4.1 数据集

属性	值
数据来源	Bleeding Edge 游戏录制（Skygarden 环境）
训练集	32,453 clips → 194,718 QA pairs
验证集	8,113 clips → 48,678 QA pairs
Clip 长度	14 帧（60 FPS 视频）
标注方式	6 QA pairs / clip (2 tasks × 3 formats)

4.2 Baselines

Zero-shot VLMs (7 个):

• VideoLLaMA3: 2B, 7B
• PaliGemma 1 3B, PaliGemma 2 3B, PaliGemma 2 10B

Fine-tuned PaliGemma 2 变体 (8 个策略):

• Single-component: ${\mathcal{F}}_V$, ${\mathcal{F}}_P$, ${\mathcal{F}}_L$
• Two-component: ${\mathcal{F}}_{V+P}$, ${\mathcal{F}}_{V+L}$, ${\mathcal{F}}_{P+L}$
• Full: ${\mathcal{F}}_{\text{all}}$
• LoRA: $r=8$, $\alpha =8$

4.3 训练超参数

超参数	值
GPU	8× NVIDIA A100 (40GB)
Batch size	1/device × 4 gradient accumulation = 32 effective
Optimizer	AdamW (${\beta }_1=0.9$, ${\beta }_2=0.999$)
Learning rate	$5\times 10^{-5}$, cosine annealing
LR warmup	10% of training steps
Weight decay	$1\times 10^{-6}$
Gradient clipping	Global norm, threshold 1.0
Epochs	1-10
Precision	bfloat16
输入分辨率	$224\times 224$
总计算量	5,154 GPU-days (14.12 GPU-years)

4.4 人类评估设置

属性	值
评估环境	8 个（1 个 in-domain + 7 个 unseen）
World models	大模型 1.6B (300×180) + 小模型 140M (128×128)
每个 setting	30 rollouts × 6 QA pairs
总 rollouts / QA instances	240 / 1,440
标注者	2 主标注 + 1 仲裁
评分标准	Correct (1.0), Partially Correct (0.5), Incorrect (0.0), Unclear
一致性度量	Cohen’s $\kappa$

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5. Experimental Results (实验结果)

5.1 Zero-shot 性能

Figure 16 解读: PaliGemma 三个变体在 zero-shot 设置下的 ROUGE-F1 表现。按 model、question type 和 frame 数量分析。整体性能有限（AR 最高约 30%，CR 更低），PaliGemma 2 10B 在绝对值上略优但与 2 3B 差距不大。增加帧数对 AR 有轻微提升但对 CR 收益递减，确认需要 task-specific adaptation。

关键数据:

• VideoLLaMA3: AR ≤ 12.7%, CR ≤ 6.4%
• PaliGemma 2 3B (best zero-shot): AR 29.7%, CR 17.2%
• GPT-5: Binary AR 6 个样本中答错 5 个

5.2 Fine-tuned Baselines 对比

Figure 2 解读: 左图 (AR): UNIVERSE 在所有适配策略中表现最优。右图 (CR): UNIVERSE 排名第三，仅次于 vision encoder tuning (${\mathcal{F}}_V$) 和 ${\mathcal{F}}_{V+L}$，但后者需更新约 11% 参数且使用 5 倍以上的 task-specific CR 数据。关键发现是 LoRA 在此设置下表现极差，而仅微调 projection head 即可获得极佳性价比。

核心对比数据 (Table 5, 1 epoch, 8 frames):

策略	AR-Binary EM	AR-MC EM	AR-OE EM	CR-Binary EM	CR-MC EM	CR-OE EM
${\mathcal{F}}_L$	50.00	13.13	13.13	50.00	98.92	98.98
${\mathcal{F}}_P$ (UNIVERSE)	83.97	61.43	61.68	99.09	99.22	99.15
${\mathcal{F}}_V$	83.70	63.40	66.03	99.31	99.14	99.61
${\mathcal{F}}_{\text{all}}$	74.35	13.13	13.13	50.00	97.67	96.55
${\mathcal{F}}_{\text{LoRA}}$	44.66	0.02	0.00	48.76	0.00	0.00

5.3 Supervision & Temporal Context 分析

Figure 3 解读: AR 性能随训练 epochs 和输入帧数 jointly 提升。三种格式（Binary、MC、OE）均在两个维度上呈现单调增长趋势，最佳结果在 10 epochs + 8 frames 时取得。这表明 AR 需要充分的 temporal context 和训练。

Figure 5 解读: AR（上）和 CR（下）的 Exact Match 准确率随 epoch 变化。CR 收敛极快，在约 12.5% epoch（~4K 样本）即达到 >97% EM；而 AR 需要更多训练且仅在有 temporal input 时才有显著提升（1 帧时即使 10 epochs 改善也有限）。

关键数据:

• CR: 0.125 epoch → 91.63% EM (Binary), 97.08% EM (MC), 97.28% EM (OE)
• AR (10 epochs): Binary 85.11%, MC 62.88%, OE 66.82%

5.4 帧采样策略

Figure 4 解读: Uniform-n（橙色）在所有帧数和所有格式上均优于 First-n（蓝色）。在低帧数时差距最大（2 帧时约 6-18 个百分点），8 帧时优势缩小但仍然存在。这验证了均匀时间覆盖对 AR 的重要性。

关键数据 (2 frames):

• Binary: First-n 84.42% → Uniform-n 90.47% (+6.05%)
• MC: First-n 65.53% → Uniform-n 83.93% (+18.4%)
• OE: First-n 65.38% → Uniform-n 82.68% (+17.3%)

5.5 数据混合优化

Figure 6 解读: 三阶段层次化 ablation。左图：增加 ${\alpha }_{AR}$ 到 0.8 显著提升 AR（尤其 MC），CR 基本稳定。中图：固定 ${\alpha }_{AR}=0.8$，增加 ${\beta }_{OE}$ 到 0.8 提升 AR-OE 性能。右图：在 ${\beta }_{OE}=0.8$ 下，binary 和 MC 分配比较 robust，${\beta }_{\text{binary}}=0.15,{\beta }_{MC}=0.05$ 略优。

Figure 7 解读: Default-Mix（等比例）vs Optimized-Mix 的对比。优化后的数据混合在 AR 上获得显著提升（MC: 33.4% → 88.9%, OE: 33.5% → 89.6%），同时 CR 性能保持竞争力。这充分说明了数据混合优化的重要性。

Optimized vs Default Mix (4 epochs):

格式	AR Default	AR Optimized	CR Default	CR Optimized
Binary	99.1%	94.6%	99.1%	94.2%
MC	33.4%	88.9%	99.1%	97.1%
OE	33.5%	89.6%	99.3%	97.9%

5.6 人类评估

Figure 9 解读: UNIVERSE 在 8 个评估 settings 上的 graded accuracy。Settings 1-7 使用大模型（1.6B, 300×180），Setting 8 使用小模型（140M, 128×128）。高分辨率 rollouts 的评估效果更好。跨环境（settings 2-7 为 unseen environments）性能保持稳定。Cohen’s $\kappa$ 范围 0.59-0.91，表示 “substantial” 一致性。

关键数据:

• In-domain (Setting 1): AR graded ~75.0%, CR ~82.0%, Overall ~73.0%
• Unseen envs (Settings 2-7): AR 68-85%, CR 90-99%
• Low-res Setting 8: 整体下降明显（AR 35.7%, CR 10.7-60.7%），因 128×128 上采样至 224×224 导致模糊
• Cohen’s $\kappa$: 0.59-0.91（substantial agreement）

5.7 计算成本分解

实验类别	GPU-days
Zero-shot evaluation	136
Baseline fine-tuning	864
Analysis experiments	2,554
Human evaluation	1,125
Development/failed runs	1,599
总计	5,154 (14.12 GPU-years)

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代码-论文对应表

论文组件	实现模块	说明
Section 3 - Dataset	AdaptationDatasetBuilder	从 ground truth 构建 QA pairs，支持 alpha_task, beta_format, context_length, sampling_strategy
Section 3 - Training	VLMAdapter	对 base VLM 应用适配策略，通过 strategy 参数控制（projection_only for UNIVERSE）
Section 3 - Rollout Gen	RolloutsGenerator	自回归采样 world model rollouts，维护 o_lt 和 a_lt 列表
Section 6 - Evaluation	Universe	推理引擎，evaluate_rollout 方法接受 rollout + specification，通过 generate_question 构建 prompt
Algorithm 1	DatasetCreation	三阶段 pipeline: Preprocessing → Description → QA Construction
Eq. (1)	compute_loss	Causal LM loss on answer suffix tokens
Table 3	Training config	AdamW, lr=$5\times 10^{-5}$, cosine, bfloat16, 8×A100
Figure 1	Evaluation comparison	Universe.evaluate_rollout on validation set

注: 截至 2026 年 3 月，该论文未公开官方代码仓库。以上模块名称来自论文 Appendix C.1 的实现描述。