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Classical Planning with LLM-Generated Heuristics: Challenging the Status Quo with Python Code

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种新方法，通过大语言模型（LLM）生成特定领域的启发式函数代码，以提升规划能力。结果表明，这些生成的启发式算法在未见测试任务中优于现有的状态独立启发式算法，甚至在某些领域超越了高级优化程序的效率。

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标签

llm python 优化程序 启发式算法 大语言模型 测试任务 规划能力
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