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在探索人工智能边界的过程中，任务规划，特别是在大规模和复杂环境下的规划，始终是一项充满挑战的任务。近期，新加坡国立大学的研究团队在这一领域取得了突破性进展，他们创新性地融合了大型语言模型（LLMs）与蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，为任务规划的效率与效果带来了显著提升。论文《Large Language Models as Commonsense Knowledge for Large-Scale Task Planning》深入剖析了如何利用LLMs的丰富常识来优化任务规划策略。 在此之前， Saycan 作为一个先进的任务规划框架，已经展示了利用语言模型进行任务规划的潜力。然而，Saycan在处理大规模任务规划时，面临着效率和泛化能力的挑战。为了克服这些限制，新加坡国立大学的研究团队在Saycan的基础上，推出了LLM-MCTS算法，进一步提升了规划性能。 ↓ 在阅读本文之前，推荐阅读对Saycan的解读 ↓ 详解具身智
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