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From LLM Collective to PDDL-Enabled HIVE: Planning Self-Executing Instructions in Multimodal Environments
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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Hive，一个综合性解决方案，旨在解决智能体规划不足的问题。Hive能够处理多模态输入输出，规划复杂行动链，并提供透明性。其MuSE基准为评估智能体系统的多模态能力提供了方法，实际结果显示其在任务选择上优于其他系统。
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关键要点
- 本研究提出了Hive，旨在解决智能体规划不足的问题。
- Hive能够处理多模态输入输出，规划复杂行动链，并提供透明性。
- 引入的MuSE基准为评估智能体系统的多模态能力提供了方法。
- 实际结果显示Hive在任务选择上优于其他系统，重定义了最先进的水平。
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