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Ergebnisse für “Planungsaufgaben”
Forschung

In der Forschung zu generalisierten Planungsaufgaben (GP) spielt die Qualitative Numerische Planung (QNP) eine zentrale Rolle, weil sie komplexe Probleme in abstrahierte Modelle überführt. Neueste Studien zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) nicht nur als Planer fungieren, sondern auch als Generatoren solcher Abstraktionen dienen können. Die vorgestellte Arbeit entwickelt ein Prompt‑Protokoll, bei dem ein GP‑Domänenbeschrieb und Trainingsaufgaben an ein LLM übergeben werden. Das Modell erzeugt daraufhi
arXiv – cs.AI
Forschung

LLM-Planner: Lokale Fehlerkorrektur steigert Planungserfolg um 30 % Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen beeindruckende Fähigkeiten im mathematischen und programmiertechnischen Denken, stoßen jedoch bei klassischen symbolischen Planungsaufgaben häufig an ihre Grenzen. In vielen Fällen brechen von LLM generierte Pläne die in den Anweisungen festgelegten Domänenregeln, zum Beispiel indem sie durch Wände gehen. Um dieses Problem zu lösen, schlägt die neue Methode „lokales In‑Kontext‑Lernen“ (L‑ICL) vor, die d
arXiv – cs.AI