本研究提出了一种通用的克隆不变评分方法——偏差评分，旨在解决多智能体或多任务评估中的评分问题。该方法基于粗糙相关平衡，适用于复杂的战略互动，展现了在多个领域的应用潜力。

本研究提出了一种“烹饪书”框架，通过程序化生成训练数据，降低手动策划数据集的成本和时间。该方法避免了法律和隐私问题，生成的数据能提升模型在特定任务和多任务评估中的表现，是增强大型语言模型能力的有效途径。

本文评估了不同预训练模型在多个任务中的表现，并提出了一种新的基于球谐函数的 3D 场景生成方法，性能超越以往方法，与真实世界扫描和 CAD 模型表现相当。