最新研究表明，大型语言模型（LLMs）在复杂旅行规划中表现不佳。麻省理工学院的研究团队提出了一种新方法，将LLMs与算法和可满足性求解器结合，以提高旅行计划的成功率。该框架能够有效解析用户需求，生成可行的旅行计划，并在遇到约束时提供替代方案，成功率超过90%。