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作者面对的是如何有效地利用[[大型语言模型]]（LLMs）来提升[[任务和运动规划]]（TAMP）的效率和灵活性的问题。具体问题包括：
#* 如何从LLMs中提取知识以生成对象级别的计划，这些计划描述了对象状态的高层次变化。
#* 如何将这些对象级别的计划用于引导任务和运动规划，以实现层次化的规划方法。
#* 如何克服现有方法中LLMs直接输出任务计划或生成[[PDDL]]表示中的目标的局限性，这些方法要么依赖于LLM进行实际规划，要么输出难以满足的目标。
#* 如何通过从LLM中提取的计划模式来自动生成PDDL子目标，从而提高生成计划的可行性。