Naukowcy wskazują na niedostateczność istniejących benchmarków do oceny algorytmów constraint acquisition – procesów automatycznego odkrywania ograniczeń w problemach optymalizacyjnych. Badanie ujawnia luki w metodykach ewaluacji, które mogą maskować słabości obecnych podejść. Lepsze benchmarki są kluczowe dla postępu w sztucznej inteligencji zdolnej do samodzielnego formułowania problematyki decyzyjnej.