WikiEdge:ArXiv-2409.01806/abs

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  • 標題:LASP: Surveying the State-of-the-Art in 大型語言模型-輔助人工智能規劃
  • 中文標題:LASP:大規模語言模型輔助人工智能規劃的現狀調查
  • 發布日期:2024-09-03 11:39:52+00:00
  • 作者:Haoming Li, Zhaoliang Chen, Jonathan Zhang, Fei Liu
  • 分類:cs.AI, cs.CL, cs.LG
  • 原文鏈接http://arxiv.org/abs/2409.01806v1

摘要:有效的規劃對於任何任務的成功都是至關重要的,從組織假期到自主車輛的路線規劃,再到制定企業戰略。規劃涉及設定目標、制定計劃和分配資源以實現這些目標。大型語言模型(LLMs)特別適合於自動化規劃,因為它們在常識推理方面具有強大的能力。它們能夠從給定狀態推導出實現目標所需的行動序列,並識別有效的行動方案。然而,通常觀察到通過直接提示生成的計劃在執行時常常失敗。我們的調查旨在突出使用語言模型進行規劃的現有挑戰,重點關注關鍵領域,如具身環境最優調度競爭與合作遊戲任務分解推理規劃。通過這項研究,我們探討了大型語言模型如何改變人工智能規劃,並提供了對語言模型輔助規劃未來的獨特見解。