提出使用经典规划和大型语言模型共同实施领域归纳、学习和验证动作的前后条件，利用 LLM 推理来启发性地完成经典规划器发出的部分计划，并根据执行后的环境反馈用逻辑语言推断领域的语义规则。通过对 7 个环境的分析表明，使用 LLMs 作为启发性规划器和规则预测器仅需一个专家精心策划的示例计划，就能够比随机探索更少的执行步骤和环境重置，并同时恢复领域的基本行动语义。

Jun, 2024

异步计划推理对于优化时间成本需要进行顺序和并行规划，这是具有挑战性的。本研究首次对大型语言模型（LLMs）在此任务上的成功进行了大规模研究。我们发现，代表性的闭源和开源 LLMs，包括 GPT-4 和 LLaMA-2，在缺乏关于任务解决过程的说明时表现不佳。我们提出了一种新颖技术，称为 Plan Like a Graph (PLaG)，它将图形与自然语言提示相结合，取得了最先进的结果。我们表明，尽管 PLaG 可以提升模型性能，但在任务复杂性增加时，LLMs 仍然会遭受严重退化，凸显了利用 LLMs 模拟数字设备的局限性。我们认为这项研究是将 LLMs 用作高效自治代理的一个令人兴奋的步骤。

Feb, 2024

通过对 7 个大型语言模型进行实证分析，我们发现大型语言模型在从自然语言描述中生成正确的规划领域模型方面具有适中的能力。

Apr, 2024

该研究旨在探讨大型语言模型在自动计划中的应用，研究包括使用何种预训练数据最有效、微调或提示哪种方法最有效以及大型语言模型能否进行计划综合。

May, 2023

使用方便的自然语言进行交流，结合生成式大型语言模型和可满足模理论求解器，可以生成可验证的正确解决方案。

Sep, 2023

提出了一种以大型语言模型为基础的交互规划框架，利用可满足性模理论和 SMT 求解器解决复杂组合优化问题，并在旅行规划领域取得高成功率。

Apr, 2024

本文首次定义了有约束语言规划的任务，并提出了一种过度生成和过滤的方法，以提高大语言模型在此任务中的性能，并使用此方法提取了一个由 55,000 个脚本组成的 CoScript 数据集，并在实验结果中证明了我们的方法显着提高了大型语言模型的有约束语言规划能力，特别是在约束忠实度方面。此外，CoScript 证明对于赋予较小语言模型具有受限语言规划能力是相当有效的。

May, 2023

提高大型语言模型的规划能力，研究领域包括基于上下文学习、微调，以及在未知领域的性能评估。

Jun, 2024

本研究探讨了大型语言模型是否能够将自然语言的目标翻译成结构化的计划语言。我们使用 GPT 3.5 变种进行了实验，结果表明大型语言模型更适合进行翻译而不是规划，虽然这些模型能够利用常识知识和推理填补自然语言目标中缺失的细节，但在涉及到数字或物理推理的任务中，它们可能会出现失败，并且对所使用的提示信息很敏感。

Feb, 2023

这是第一项研究应用大语言模型（LLMs）进行自动规划任务模型空间编辑的工作。我们探索了 AI 规划文献中研究的两种不同类型的模型空间问题，以及 LLM 对这些任务的影响。我们通过实验证明了 LLM 的性能与组合搜索（CS）的对比情况，以及 LLM 作为独立模型空间推理器以及作为与 CS 方法结合的统计信号的双阶段过程的一部分时的性能。我们的实验结果表明，LLM 在未来进一步探索规划任务中的模型空间推理的前景很有希望。

Nov, 2023