本研究提出了SPlanner规划模块，利用扩展有限状态机高效建模移动应用控制逻辑，将用户指令分解为可执行路径，从而显著提高任务成功率和执行效果。

本研究解决了语言建模中规划模块与语言模型无法共同微调的问题。通过使用预测标签概率作为混合权重的方法，实现共同训练，优化标签分布。实验结果显示，该方法在困惑度上有明显改善。

价值迭代网络（VIN）是一个全可微神经网络，内嵌有规划模块，可以学习规划和预测基于规划的推理。VIN策略通过学习显式规划计算，能够更好地推广到新的、未见过的域。