CLMASP

大型语言模型与答案集编程相结合，提高了机器人任务规划的准确性

研究人员开发了CLMASP，这是一种将大型语言模型（LLMs）与答案集编程（ASP）相结合以增强机器人任务规划的新方法。该方法利用LLMs进行初步计划生成，并利用ASP结合具体的机器人动作知识来完善这些计划，将抽象的LLM输出转化为可执行的机器人上下文。在VirtualHome平台上的实验表明，CLMASP将可执行计划的成功率从不到2%显著提高到90%以上，证明了其在实际机器人应用中的有效性。