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* '''标题'''：LASP: Surveying the State-of-the-Art in [[大型语言模型]]-辅助[[人工智能]]规划
* '''中文标题'''：LASP：大规模语言模型辅助人工智能规划的现状调查
* '''发布日期'''：2024-09-03 11:39:52+00:00
* '''作者'''：Haoming Li, Zhaoliang Chen, Jonathan Zhang, Fei Liu
* '''分类'''：cs.AI, cs.CL, cs.LG
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2409.01806v1
'''摘要'''：有效的[[规划]]对于任何任务的成功都是至关重要的，从组织假期到自主[[车辆]]的路线规划，再到制定[[企业战略]]。规划涉及设定[[目标]]、制定[[计划]]和分配[[资源]]以实现这些目标。大型[[语言模型]]（LLMs）特别适合于自动化规划，因为它们在[[常识推理]]方面具有强大的能力。它们能够从给定状态推导出实现目标所需的行动序列，并识别有效的行动方案。然而，通常观察到通过直接提示生成的计划在执行时常常失败。我们的调查旨在突出使用语言模型进行规划的现有挑战，重点关注关键领域，如[[具身环境]]、[[最优调度]]、[[竞争与合作游戏]]、[[任务分解]]、[[推理]]和[[规划]]。通过这项研究，我们探讨了大型语言模型如何改变人工智能规划，并提供了对语言模型辅助规划未来的独特见解。