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支持不完整用户查询的 LLM + 推理 + 规划在 API 存在的情况下
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在规划任务中的应用，发现其在将自然语言目标转化为结构化计划方面表现有限，尤其在数字和物理推理任务中。通过结合传统规划器与LLMs，提出了LLM + P框架，有效解决规划问题。此外，研究开发了基于LLMs的计划能力评估，显示自主生成可执行计划的成功率仅约3%。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型（LLMs）在将自然语言目标转化为结构化计划方面的能力，发现其表现有限，尤其在数字和物理推理任务中。
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通过结合传统规划器与LLMs，提出了LLM + P框架，有效解决规划问题，能够提供大多数问题的最优解。
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研究开发了基于LLMs的计划能力评估，显示自主生成可执行计划的成功率仅约3%。
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LLMs在自主规划方面的表现非常有限，但在启发式模式下可以改善其他智能计划器的搜索过程。
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研究还提出了一种新技术Plan Like a Graph (PLaG)，结合图形与自然语言提示，提升了模型性能，但在任务复杂性增加时仍存在局限性。
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延伸问答
大型语言模型在规划任务中的表现如何？
大型语言模型在将自然语言目标转化为结构化计划方面表现有限，尤其在数字和物理推理任务中。
LLM + P框架的优势是什么？
LLM + P框架结合了传统规划器的优点，能够通过自然语言描述解决规划问题，并提供大多数问题的最优解。
自主生成可执行计划的成功率是多少？
自主生成可执行计划的成功率仅约为3%。
如何改善大型语言模型的规划能力？
通过结合传统规划器与LLMs，利用LLMs的常识推理能力，可以改善规划能力。
Plan Like a Graph (PLaG)技术的作用是什么？
PLaG技术结合图形与自然语言提示，提升了模型性能，但在任务复杂性增加时仍存在局限性。
LLMs在自主规划和启发式模式下的表现如何？
LLMs在自主规划方面表现非常有限，但在启发式模式下可以改善其他智能计划器的搜索过程。
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