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Yao et al.
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LLM通过语言驱动的搜索模拟规划，而非真正理解
本文探讨了大型语言模型（LLM）中的“规划”概念，区分了传统的符号规划和LLM的语言驱动启发式搜索。文章详细介绍了从思维链（Chain of Thought, CoT）到思维树（Tree of Thoughts, ToT）的推理框架演变，强调了ToT如何通过显式搜索实现更审慎的问题解决。文章还考察了开放世界环境中的长程规划，以Voyager为例，这是一个元规划系统，能够动态生成任务并从反馈中学习，同时也承认了错误累积、上下文窗口限制以…
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AI代理利用ReAct范式实现自主任务执行
AI代理正成为大型语言模型的主导应用范式，从简单的聊天机器人发展到能够自主感知、推理和行动。这些代理利用思考、行动和观察的循环，通常基于ReAct范式，与外部工具交互并自我纠正。这使得它们能够执行多步任务、访问信息并适应反馈，克服了早期推理方法的局限性。