WikiEdge:ArXiv-2409.12262/questions:修订间差异

来自WikiEdge
跳转到导航 跳转到搜索
David留言 | 贡献
Saved page by David
 
无编辑摘要
 
第1行: 第1行:
<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2409.12262/questions|action=edit}} 编辑]</div>
<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2409.12262/questions|action=edit}} 编辑]</div>
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:
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。
* 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。

2024年9月20日 (五) 14:18的最新版本

编辑

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。