LLM+P：赋予大语言模型最佳机器人规划能力

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LLM+P ：   Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency LLM+P ：赋予大规模语言模型最佳规划能力 摘要 ：大规模语言模型（ LLMs ）已经展示了显著的零样本泛化能力：最先进的聊天机器人可以为日常生活中的许多常见问题提供合理的答案。然而，迄今为止， LLMs 还不能可靠地解决长期的机器人规划问题。相比之下，经典的规划器一旦以规范化的方式给出问题，可以使用高效的搜索算法快速找到正确的，甚至是最优的方案。为了结合两者的优势， 本文引入了 LLM+P ，这是第一个将经典规划器的优势整合到 LLMs 中的框架 。 LLM+P 接收规划问题的自然语言描述，然后返回用自然语言表达的正确（或最优）解决方案。 LLM+P 首先将语言描述转换为规划域定义语言（ PDDL ）文件，然后利用经典的规划器快速找到解决方案，并将找到的解决方案翻译回自 ………………………………