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Mazes of Fate

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  1. TOOL · CL_245136 ·

    新的L-ICL技术提高了LLM规划的准确性

    研究人员开发了一种名为本地化上下文学习（L-ICL）的新技术，以提高大型语言模型（LLM）的规划能力。该方法涉及迭代地用针对特定失败步骤的定向纠正来增强指令，而不是提供完整的解决问题轨迹。L-ICL已显示出显著的有效性，例如，在仅有60个训练示例的8x8网格世界任务上取得了89%的成功率，相比现有基线有了实质性提高。