本文探讨了广义规划的扩展，结合自动学习与规划，利用深度神经网络和图神经网络解决复杂性问题。研究表明，机器人通过抽象动作和关系表示能够在新环境中获得泛化解决方案，实验结果验证了方法的有效性和强泛化能力。

本文介绍了Kc语言及其在规划任务中的应用，探讨了复杂性和逻辑程序转化的方法。研究表明，基于答案集规划的方法在解决复杂问题方面有效，并提出了结合自动学习和规划的技术，展示了在多种实验中的有效性和性能提升。

本文提出了一种基于高斯过程的验证框架，用于不确定动态系统的抽象和安全验证。研究介绍了多输出高斯过程方法、黑盒模型和自动学习策略，应用于机器人控制和物理系统的学习，展示了高斯过程在多种任务中的有效性和准确性。

本文探讨了在动态可观测领域中识别确定性动作效果的算法，提出了一种基于MAX-SAT框架的自动学习规划系统模型。研究表明，该方法在多模式推动问题上有效，并在离散和连续动作空间的模型控制任务中表现优越。通过主动学习策略和高斯过程模型，提升了状态操作空间的准确性，并在安全控制方面提供了高概率保证。

本文介绍了一种结合自动学习和规划的方法，解决泛化计划问题。通过 Max SAT 表达式自动学习特征和抽象动作，利用全观测非确定性规划器生成计划。研究表明新算法在 FOND 规划中的有效性和鲁棒性，并提出基于图神经网络的泛化策略学习方法，强调目标识别和尽力策略的合成技术。实验结果显示这些方法在多个领域中表现优异。

本文介绍了一种结合大型语言模型和知识图谱的系统，支持智能代理语义词典中新条目的自动学习。研究表明，该模型在处理复杂知识图谱和知识图谱问答任务中表现优异，提升了推理能力和生成解释的准确性，为未来研究提供了重要参考。

本文研究了transformer模型在学习算术算法方面的能力，并确定了实现最佳长度泛化的关键因素。通过有针对性的注意力偏置和注意力偏置校准阶段，模型能够自动学习适当的注意力偏置，达到前所未有的完美长度广义。

ModelArts是一站式AI开发平台，可以节省时间，可以使用AI Gallery里的数据集自动学习训练，完成后可以进行预测，调用API接口使用。