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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''引入新方法'''：提出了一种新方法，通过从[[大型语言模型]]（LLM）中提取知识来生成对象级计划，这些计划描述了对象状态的高层次变化，并以此启动任务和运动规划（[[TAMP]]）。
# '''克服现有方法的局限'''：与直接使用LLM输出任务计划或生成[[PDDL]]表示中的目标的方法相比，新方法通过提取LLM中的知识，以对象级表示形式（称为[[功能面向对象网络]]，FOON）生成计划模式，自动产生PDDL子目标，从而克服了现有方法的不足。
# '''实验验证'''：通过在[[模拟环境]]中对多个任务进行实验，证明了该方法在性能上显著优于其他规划策略。
# '''模块化规划方法'''：介绍了一种模块化的规划方法，该方法与LLM接口，生成自然语言指令，然后转换为层次规划的[[OLR]]（例如FOON）。
# '''提高计划的可行性'''：展示了如何直接从LLM中提取对象级信息，并将其用于生成PDDL规划定义，从而提高生成计划的可行性。
# '''显著的性能提升'''：与基于LLM的方法相比，该方法在模拟任务中展示了显著更好的性能。