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BuildPlan
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CityPlanner框架通过反馈循环实现可执行的城市规划
研究人员推出CityPlanner，一个新颖的沙盒代理框架，专为可执行的城市规划任务设计。该系统利用UrbanSandbox，一个基于文件的环境，允许代理根据可执行的反馈生成、评估和修改计划。为了提高学习效率，CityPlanner采用原子任务强化学习，将初始计划构建与反馈驱动的改进分开。实验表明，在真实世界的城市规划基准测试中，CityPlanner的表现优于现有的启发式、任务特定强化学习和通用大型语言模型代理基线。
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新的大语言模型框架实现化学过程模拟自动化
研究人员开发了CRAFTS，一个用于自动化化学过程模型构建的新颖框架。该系统通过为七个不同的角色分配特定的子任务来模仿化学工程师的工作流程，利用基于Qwen的大语言模型来完成大部分任务，并对关键角色进行微调。CRAFTS采用确定性门控和类型化中间表示，以确保将自然语言请求和过程图转换为可执行模型的准确性和可靠性。该框架在OpenIDAES-450数据集上进行了评估，在完成验证和执行合同方面取得了显著成功，并在单元、物流和连接准确性方面获得了高分。