WikiEdge:ArXiv-2409.01806/questions

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作者面對的是如何將大型語言模型（LLMs）有效地整合到人工智能規劃和決策系統中，以應對現實世界複雜場景中的規劃挑戰。具體問題包括：

1. 規劃任務的複雜性：現實世界中的規劃任務，如旅行規劃和企業戰略規劃，通常涉及高度複雜和動態變化的環境，需要新的框架來利用LLMs的廣泛世界知識和常識推理能力。
2. 規劃與執行的脫節：直接通過提示生成的計劃在執行時常失敗，需要研究如何通過LLMs提高規劃的可執行性和有效性。
3. 規劃方法的局限性：現有的規劃方法往往局限於特定領域，如家務任務或迷宮導航，缺乏處理開放領域任務的能力。
4. 規劃基準數據集和方法的不足：現有的規劃基準數據集和方法可能無法充分反映現實世界規劃問題的多樣性和複雜性，需要通過LLMs來改進和擴展。
5. 規劃系統的可解釋性和透明度：LLMs在規劃過程中的決策往往缺乏可解釋性，這對於用戶中心和安全關鍵的應用場景尤為重要。