研究人员开发了一种新方法，使大型语言模型（LLM）能够处理复杂、异步的规划任务。他们的方法是将任务翻译成一种形式化语言供外部求解器使用，而不是让LLM直接生成动作序列。这种自动形式化技术，特别是使用CP-SAT求解器，在包含多达100个动作的基准测试中，与PDDL2.1或直接LLM规划等传统方法相比，显示出显著更高的规划准确性。 AI
影响 增强了LLM在复杂、现实世界规划场景中的能力，可能提高代理的性能。
排序理由 学术论文，介绍了LLM规划的新方法和基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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