研究人员开发了PACE（Planning with Adaptive Cognitive Effort，具有自适应认知努力的规划）新框架，旨在通过解决过高的推理延迟，使增强推理的大型语言模型在具身系统中更加实用。PACE引入了交错思考-行动（Interleaved Think-Act）架构，允许推理和行动执行并发进行，同时还有一个动态预算分配器（Dynamic Budget Allocator），根据可用执行时间调整推理令牌预算。在Qwen3-8B-AWQ模型上于Robotouille基准测试中进行测试，PACE相比ReAct+Think基线在成功率上提高了67%，思考时间加速了6.9倍，有效地将66.8%的思考时间隐藏在执行窗口内。 AI
影响 使推理模型能够在对延迟敏感的具身领域中运行，可能加速机器人技术和现实世界AI应用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍AI规划新框架和方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Dynamic Budget Allocator
- Interleaved Think-Act
- PACE
- Planning with Adaptive Cognitive Effort
- Qwen3-8B-AWQ
- ReAct+Think
- Robotouille
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