本研究提出了一份整合路线图，探讨大规模语言模型（LLMs）在层次规划（HP）中的应用，提供标准化数据集基准以评估未来基于LLM的HP方法，并展示初步结果，为后续研究奠定基础。

本研究提出了 extsc{InvestorBench}，旨在评估不同金融决策环境中的基于LLM的代理，解决财务决策领域缺乏全面框架和标准化数据集的问题。通过多样化任务和开放数据集，提高了LLM代理的适用性，并提出了评估其推理与决策能力的方法。

本研究批评了刺激贫乏假设及主流最简主义对简单性的理解，指出生成语言学理论的不足。作者强调需要更精确地形式化基础直觉，并建立标准化数据集以评估理论的有效性，这对生成语言学的未来发展具有重要影响。

本论文提出了一套工具和实践方法，强调了标准化特定数据集在自动驾驶车辆行为预测算法研究中的使用。通过经验和综述当前文献，总结了预处理、可视化和评估的建议，形成了一个开源工具箱供研究人员使用。