WikiEdge:ArXiv-2409.01806/summary

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這篇論文是關於大型語言模型輔助人工智慧規劃（LASP）的最新研究，其主要內容包括：

1. 引言：介紹了將大型語言模型（LLMs）整合到AI規劃和決策系統中的重要性，以及它們在常識推理方面的強大能力。同時指出了現有方法的局限性，並提出了利用LLMs的廣泛世界知識和常識推理來解決現實世界規劃問題的新框架。
2. 經典規劃：討論了經典規劃問題的形式化，包括在完全可觀察環境中代理的操作，以及規劃任務涉及的狀態和動作序列。介紹了規劃領域定義語言（PDDL）及其在規劃系統中的應用。
3. 規劃基準：概述了用於評估規劃系統的基準測試，包括具體實現環境、最優調度、競爭與合作遊戲、任務分解、推理和規劃等。
4. LLM輔助規劃方法：提供了LLM輔助規劃算法的模塊化視角，包括計劃生成器、環境解釋器和增強反饋提供者。重點討論了LLM作為規劃器和促進者的角色，以及它們在解決新規劃問題中的作用。
5. 討論：探討了使用LLMs進行規劃的挑戰，包括它們的固有局限性、模型更新導致的行為變化、提高魯棒性的策略、理解物理約束和解決延遲問題。