Mar, 2024

TwoStep：基于经典规划器和大型语言模型的多智能体任务规划

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TL;DR通过结合经典规划和大型语言模型的优势，我们实现了基于 LLMs 的目标分解，提高了计划的速度和执行成功，并且比单一代理计划少了更少的执行步骤，同时实现了与人类专家指定的多代理执行步骤类似的结果。
classical planningpddltemporal aspectsgoal decompositionllms
发现论文，激发创造
  • 语言模型可以从环境反馈中推断经典计划器的动作语义

    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

  • NL2Plan: 从最简文本描述中驱动的鲁棒性 LLM 规划

    NL2Plan 是第一个通用领域脱机驱动计划系统，利用大型语言模型通过逐步提取必要信息从短文本提示创建完整的 PDDL 描述，进而通过经典计划器解决问题，提供解决 15 个任务中 10 个任务的改进以及提高可解释性和 PDDL 创建协助工具的功能。

    May, 2024

  • LLM+P：利用最优规划提升大型语言模型的性能

    本文介绍了 LLM + P 框架，将经典计划器的优点结合到大语言模型中，可以通过自然语言描述解决计划问题，经过实验发现 LLM + P 可以提供大多数问题的最优解，而 LLMs 则无法为大多数问题提供甚至可行的计划。

    Apr, 2023

  • LLM 动态规划

    大型语言模型与符号规划器结合的神经符号框架，为解决涉及体验代理的复杂计划任务提供更快速和高效的解决方案。

    Aug, 2023

  • 思路规划：以启发式引导的大型语言模型问题解决方案

    在本研究中，我们使用基于规划的方法结合部分可观察马尔可夫决策过程（POMDPs）来解决多步骤的问题，并通过 POMCP 在线求解器在 24 点游戏任务上展现出了 89.4% 的优越成功率，同时也提供了比之前使用的固定树搜索更好的任意时间性能。

    Apr, 2024

  • DELTA：基于大型语言模型的分解型高效长期机器人任务规划

    提出了一种名为 DELTA 的新型 LLM 驱动的任务规划方法，通过将环境拓扑图作为 LLM 中的环境表示，以快速生成精确的规划问题描述；同时利用 LLM 将长期任务目标分解为自回归的子目标序列，以供自动化任务规划器解决；该方法提供了更高效且完全自动化的任务规划流程，实现了比现有技术更高的规划成功率和显著缩短的规划时间。

    Apr, 2024

  • 利用预训练的大型语言模型构建和利用世界模型进行基于模型的任务规划

    本研究引入了一种新的方法，使用 PDDL 语言构建显式世界模型，并利用预训练的大型语言模型作为 PDDL 和校验器等纠正反馈的接口，以提高计划问题的效率和准确性。在不涉及用户互动的情况下，通过验证 PDDL 模型的正确性，我们制定计划来解决复杂任务并取得成功。

    May, 2023

  • 大型语言模型作为规划领域生成器

    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

  • 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

  • 大型部分可观察环境中的顺序计划引导 LLMs

    通过结合状态空间搜索和基于自然语言模型的查询，我们提出了一种混合代理方法 neoplanner，以最大化状态值的上界来平衡探索和开发，并通过查询自然语言模型以生成行动计划，进一步提高了大规模状态空间和行动空间的顺序规划的性能。

    Dec, 2023