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PlanBench
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AI通过多角色强化学习实现忠实的符号规划
研究人员开发了一种新颖的多角色强化学习框架，以提高大型语言模型在符号规划中的忠实度。该框架利用单个语言模型充当Actor、Judge和Editor，生成PDDL规范，根据求解器反馈提供质量信号，并优化输出。该方法显著提高了PlanBench基准测试的成功率，平均成功率超过70%，并减少了语义漂移。
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新的AI训练方法使用治理记录改进工作流修复
研究人员开发了一种名为验证器选择的自训练（VSST）的方法，该方法利用机器可验证工作流中的治理记录来监督AI模型。这些记录包括任务合同、模型尝试和验证器决策，可以训练模型可靠地执行任务，而无需明确的Oracle目标或更强的教师。在PlanBench数据集上的实验表明，使用VSST训练的模型在生成已接受计划的能力方面得到了显著提高，优于其他目标选择方法。
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新的CoSPlan基准挑战视觉规划任务中的视觉语言模型
研究人员推出了CoSPlan，这是一个旨在评估视觉语言模型（VLM）在视觉领域顺序规划能力的新基准。与基于文本的规划不同，CoSPlan要求模型执行一系列视觉动作，检测错误步骤并进行纠正以达到目标场景。尽管采用了思维链（Chain-of-Thought）和场景图（Scene Graphs）等高级策略，VLM在CoSPlan上仍面临挑战。为解决此问题，该论文提出了场景图增量更新（SGI），一种无需训练的方法，可优化文本场景图以进行分步推…