Jan, 2024

关于将大型语言模型（LLMs）纳入自动规划和调度（APS）的前景展望

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TL;DR自主规划和调度是人工智能中增长最快的领域之一，本研究通过对 126 篇论文进行全面检视，调查了 LLMs 在地址规划问题的各个方面时的独特应用，并提出了八个类别：语言翻译、计划生成、模型构建、多智能体规划、交互规划、启发式优化、工具集成以及脑启发式规划，强调 LLMs 与传统符号规划器的结合展示出潜力，揭示出一种有前景的神经符号化方法。
automated planning and schedulingllmsneuro-symbolic approachlanguage translationplan generation
发现论文，激发创造
  • 理解大型语言模型在自动化规划方面的能力

    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

  • 评估和开发面向 LLMs 的规划感知技术

    基于最近的研究，我们通过实验表明，大语言模型（LLMs) 缺乏规划所需的必要技能。基于这些观察，我们提倡将 LLMs 与经典规划方法相结合的混合方法的潜力。然后，我们引入了一种新颖的混合方法 SimPlan，并在一个新的具有挑战性的环境中评估其性能。我们在各种规划领域进行了大量实验，结果表明 SimPlan 明显优于现有的基于 LLMs 的规划器。

    Feb, 2024

  • 朝着更合理的 AI 规划模型

    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

  • 理解 LLM 智能体的规划：一项调查

    将大型语言模型作为自主代理的规划模块，通过提供现有作品的分类和全面分析，讨论了任务分解、计划选择和外部模块等方向在 LLM-Agent 规划中的进展和挑战。

    Feb, 2024

  • 以人为中心的规划

    创建基于 LLMs 的规划器（LLMPlan）与能够将文本约束转化为符号表示的符号规划器（SymPlan），通过自我反思的能力以及对自然语言中模糊约束的合并，LLM 基于规划器在 40 名用户的互动评估中表现出优异的用户满意度（70.5%）且不输于传统符号规划器（40.4%）的显式约束满足率。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型的规划能力 - 一项关键调查

    本文旨在研究 LLLms 在常识规划任务中的规划能力，通过在国际计划竞赛中生成一系列实例，并评估 LLMs 在自主规划和启发式两种不同模式下的表现，发现 LLMs 在自主规划方面的表现非常有限，但在启发式模式下，LLMs 生成的计划可以改善其它智能计划器的搜索过程并提供反馈以进一步验证计划质量。

    May, 2023

  • 探索和基准测试大型语言模型的规划能力

    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

  • 使用 Transformers 生成符号化计划

    本文介绍了 Plansformer，这是一个进行了微调的 LLM，可用于自动化规划，并且具有强大的转移学习能力，可适用于解决不同复杂度的规划领域，其中一个 Plansformer 的配置可实现 97% 有效计划，其中 95% 为汉诺塔谜题的最优解。

    Dec, 2022

  • 关于大型语言模型的规划能力（一项带有提议基准的关键调查）

    研究了通用 Web 语料库上训练的语言模型的计划能力，开发了基于国际计划竞赛领域的基准套件，在自治、启发式和人机协作模式下对 LLM 进行了评估，发现自主生成可执行计划的能力非常有限，只有约 3% 的成功率。

    Feb, 2023

  • 利用大语言模型将自然语言转换为计划目标

    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