آرک: دستورالعمل استدلال برای مدل‌های پایه‌ی رباتیک که بدون داده‌ی رباتیک تازه کارایی را جهشی بالا می‌برد
رویکرد رایج برای بهتر کردن مدل‌های پایه‌ی رباتیک، مدل بزرگ‌تر، نمایش‌های رباتیک بیشتر و آموزش پرهزینه در مقیاس بالاست. جمع کردن نمایش رباتیک گران و کند است، پس سؤال این است که آیا می‌شود کارایی بدون آموزش ربات‌های موجود را بدون داده‌ی تازه بالا برد. دستورالعمل
پیش از آن‌که بتوانند حل کنند: پیش‌بینی کارایی ایجنت کدنویسی پس از آموزش، از روی مدل پایه
کدام نسخه‌ی پایه ارزش یک دور گران پس‌آموزش ایجنتی را دارد؟ معیار سرتاسری pass@K می‌سنجد آیا رفتار موفق در توزیع مدل پایه هست، اما برای کدنویسی ایجنتی مناسب نیست، چون بسیاری از مدل‌های پایه حتی نمی‌توانند فراخوانی ابزار درست‌قالب تولید کنند. تسک‌های تک‌مرحله‌ای