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大型语言模型与符号推理结合用于多机器人规划
研究人员开发了PLANTOR框架，该框架将大型语言模型（LLMs）与符号推理相结合，用于多机器人时间规划。该系统利用LLMs从自然语言任务描述中创建结构化的Prolog知识库，然后检查错误并用于生成符号规划。这些规划被细化为机器人动作，并针对时间进行优化，然后转换为可执行的行为树。虽然LLM生成的知识库可以显著减少手动工作量，但论文建议在关键任务中仍可能需要人工纠正，提倡一种混合方法，即LLMs协助创建符号制品，而规划过程仍可检查。
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新论文发现Transformer在基于状态的搜索决策中存在困难
研究人员发现了一个关键限制，即Transformer模型在回溯搜索中处理序列化轨迹数据的方式。这些模型在“分散检索”（状态特征分散在多个位置）和“历史纠缠”（模型依赖于轨迹而非当前状态）方面可能存在困难。为解决此问题，他们提出了选择性状态注意力（SSA），这是一种对注意力掩码的结构性修复，可以在不改变训练数据或参数的情况下强制执行基于状态的决策。在3-SAT和图着色等任务上的实验表明，与标准的因果基线模型相比，SSA能够使Transf…