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星象馆：将文字转换为结构化规划语言的严格基准
对于自然语言任务描述生成 PDDL 代码的能力，存在评估困难，因此引入了一个基准测试数据集 benchmarkName，包括 132,037 个文本到 PDDL 对，通过对几种语言模型的评估表明了该任务的复杂性。
PDF6 days ago
ICML高速价值迭代网络
使用可微分规划模块和嵌入式高速值迭代的方法，有效地解决了长期规划问题并在数百个规划步骤中超越了传统的值迭代网络和一些很深的神经网络。
PDFa month ago
极值蒙特卡洛树搜索
在本文中，我们进一步深入研究了计划任务中使用的理想赌博机，并提出了两种赌博机 UCB1-Uniform/Power，然后将它们应用于传统计划的 MCTS 中，我们正式证明了它们的遗憾界限，并在传统计划中实证展示了它们的性能。
PDFa month ago
超越 A*：通过搜索动力学引导改进的 Transformer 规划
该论文介绍了一种名为 Searchformer 的 Transformer 模型，经过 fine-tuning 和专家迭代后，能够在解决 Sokoban 难题时以优化的方式使用较少的搜索步骤，同时比传统的符号规划器 $A^*$ 搜索使用更小
PDF5 months ago
MinePlanner：大型 Minecraft 世界的长时程计划基准
我们基于 Minecraft 游戏提出了一个新的规划任务基准，其中包含 45 个任务，并且能够自动地创建新的 Minecraft 任务的命题和数值实例。我们基于这些任务对数值和命题规划系统进行基准测试，结果表明目前的先进规划器无法处理我们的
PDF7 months ago
AAAI学习领域无关的触发条件与提升计划
我们提出了三种新颖的图表示方法，用于使用图神经网络（GNN）指导搜索，以学习与领域无关的启发式。我们还提供了对我们模型表达能力的理论分析，证明其中一些比 STRIPS-HGN（唯一的其他现有的学习领域无关启发式模型）更强大。我们的实验表明，
PDF7 months ago
大型语言模型通过自我批判自我提升的真的有效吗？
几乎不存在自我评估的大型语言模型能够成功地在迭代模式下验证或自我批评其候选解决方案的推理问题中。该研究评估了一种利用大型语言模型进行计划生成和验证的计划系统，发现自我批评似乎削弱了计划生成的性能，并且系统的可靠性受到 LLM 验证器产生的显
PDF9 months ago
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。
PDF9 months ago
安全芯片插入：强制 LLM 驱动的机器人代理遵守限制
利用大型语言模型（LLM）所提供的世界知识和普遍推理能力，我们提出了一种基于线性时态逻辑（LTL）的可查询安全约束模块，用于在协作环境中部署 LLM 代理，并通过自然语言到时态约束编码、安全违规推理、不安全行为修剪等功能，实现了显式指示禁止
PDF10 months ago
关于大语言模型的规划、搜索和记忆能力
通过对 GPT-4 在规划子领域中的表现进行全面检查，我们鉴定了大型语言模型在解决规划问题方面的优势和限制，并提出了改进领域特定大型语言模型的思维链能力的方法。这些结果为大语言模型在规划领域的潜在应用提供了宝贵的见解，并为未来的研究克服其限
PDF10 months ago
经典规划中学习启发式函数的样本生成策略理解
本研究旨在通过使用样本学习启发式函数，研究影响学习启发式函数性能的样本生成策略，并提出实用策略，以改善所得到的神经网络启发式函数的质量。
PDF2 years ago