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TRIP-PAL：结合大型语言模型和自动规划器的具保障旅行规划
TRIP-PAL 是一种结合 LLM 和自动规划器的混合方法，通过将旅行信息和用户信息转化为规划器可处理的数据结构，生成旅行计划以保证各种约束条件满足和用户效用优化，在生成旅行计划方面的性能优于 LLM。
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22 days ago
LLM-Modulo 框架下的强健计划：旅行计划案例研究
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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a month ago
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。
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a month ago
EMNLP
分层对话策略学习的子目标发现
提出了一种分而治之的方法，利用 Subgoal Discovery Network 将复杂目标定向任务分解为一组较简单的子目标，并使用这些子目标通过分层强化学习来学习多级策略，建立了对话代理程序，已应用于旅行计划中，其学习到的子目标通常易于
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6 years ago
层次深度强化学习下的复合任务完成对话策略学习
本文针对复杂任务对话代理的构建问题，如旅行规划，通过将任务公式化为基于马尔可夫决策过程的选项数学框架，并提出一种层次深度强化学习方法来学习不同时间尺度上运行的对话管理器，包括顶层对话策略、低层对话策略和全局状态跟踪器，实验结果表明该方法在模
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7 years ago
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