Dynamic Plan Generation Based on Large Language Models and Multi-Agent Approaches

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内容提要

本研究提出了一种利用大型语言模型(GPT-4o)自动生成适应性网络的方法,以解决动态环境下自适应规划的不足。实验结果表明,该方法生成的网络在通用性上优于手动构建的网络,推动了机器人、自动驾驶汽车和智能系统等领域的发展。

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