May, 2024

LLM-Modulo 框架下的强健计划：旅行计划案例研究

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TL;DR大语言模型在旅行规划领域有着显著的实际应用，通过 LLM 模块化框架的操作，对 LLMs 的推理能力进行改进，并在基线性能上取得了 4.6 倍的提升。
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发现论文，激发创造
  • LLMs 无法策划，但可以在 LLM-Modulo 框架中帮助策划

    大语言模型在规划和推理任务中的作用有很多混淆。我们认为，自回归 LLM 本身无法进行规划或自验证，并指出了文献中常见误解的原因。我们提出了 LLM - 模块化框架的愿景，将 LLM 的优势与外部基于模型的验证器在更紧密的双向交互方式中结合起来。我们将展示如何利用 LLM 获得驱动外部验证器的模型。我们还将论述 LLM - 模块化框架提供了更好的神经符号方法，通过更灵活的知识、问题和偏好规范，扩展了基于模型的规划 / 推理范围。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型利用形式验证工具进行严谨旅行规划

    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

  • 大型语言模型的多阶段规划任务中的类人推理框架

    我们在此研究中专注于解决多阶段旅行计划问题，通过开发类似人类规划模式的规划框架来提高 LLM 代理的规划能力，实验结果表明我们的框架与 GPT-4-Turbo 结合能够在旅行计划任务中获得显著的性能提升。

    May, 2024

  • 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

  • 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

  • 规划中 LLMs 的作用：将 LLMs 嵌入到规划图中

    通过对大型语言模型（LLMs）嵌入已知的规划框架中的研究，我们展示了在各种规划领域中，这种新型基于 LLMs 的规划框架的有效性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • 大型语言模型仍无法规划 (面向规划和变化推理的 LLM 基准测试)

    该研究提出了一种可扩展的评估框架来测试 LLMs 在行动和变化推理方面的能力，从而证明现有的推理基准测试是简单化的，无法支持关于 LLMs 推理能力的夸张的说法，并展示了 GPT-3、Instruct-GPT3 和 BLOOM 对这些任务的表现不佳。

    Jun, 2022

  • 大规模语言模型的前额叶皮质启发式规划结构

    通过人脑与 GPT-4 模块的互动，该研究提出了一个黑盒架构，利用认知神经科学的知识来改进 LLMs 的规划能力，从而在多步推理和目标导向规划等任务中取得了显著的改善。

    Sep, 2023