大语言模型遇上寻路算法：LLM-A*如何让路径规划效率提升50%？

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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 导读： 这篇论文介绍了一种名为LLM-A*的新型路径规划算法，它结合了传统A*算法和大语言模型(LLM)的优点。主要创新点在于： （1）将LLM的全局理解能力与A*算法的精确寻路能力相结合； （2）显著降低了计算成本和内存占用； （3）在保持路径有效性的同时提高了算法效率； （4）特别适合大规模场景的路径规划。 ©️【深蓝AI】编译 本文由paper一作——Silin Meng授权【深蓝AI】编译发布！ 论⽂题目： LLM-A*: Large Language Model Enhanced Incremental Heuristic Search on Path Planning 论文作者：Silin Meng, Yiwei Wang, Cheng-Fu Yang, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang 论文地址： https://arxiv.org/abs/2407.02511?context=cs.CL 路径规划作为机器人和自主导航领域的一个基础性科学问题，一直是研究的重点。它的核心任务是在给定环境中找到一条从起点到终点 ………………………………