以人为中心的规划
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。创建基于 LLMs 的规划器（LLMPlan）与能够将文本约束转化为符号表示的符号规划器（SymPlan），通过自我反思的能力以及对自然语言中模糊约束的合并，LLM 基于规划器在 40 名用户的互动评估中表现出优异的用户满意度（70.5%）且不输于传统符号规划器（40.4%）的显式约束满足率。
该研究提出了一种利用大型语言模型的交互式机器人行动规划方法，以减少机器人指令设计成本。通过烹饪任务的示例证明了方法的有效性，同时揭示了对LLM的机器人行动规划的挑战。
