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作者 | Zirui Zhao 编辑 | 深蓝AI 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码，加入【自动驾驶之心】知识星球， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 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
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