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新方法利用LLM和修复改进自然语言到PDDL的问题生成

研究人员开发了一种新方法，用于从自然语言描述生成PDDL（规划领域定义语言）问题实例。该方法结合了LLM生成和多阶段评估与修复过程，包括解析、规划、验证和领域一致性检查器。该系统旨在通过解决初始状态、目标、对象结构或优化目标中可能存在的误表示，来提高生成问题对预期任务的忠实度。跨多个基准的实验表明，虽然操作成功率可以提高，但重构参考PDDL问题仍然具有挑战性。