本文介绍了多种基于大型语言模型（LLMs）的规划方法，包括DDN框架、LLM-Planner和SimPlan，旨在解决复杂任务的过程规划问题。研究表明，结合视觉信息和弱监督学习可以提升规划性能，尤其在教学视频中。CLIPS模型通过贝叶斯推理实现灵活的指令跟随，RAP模型通过自适应方法优化过程规划，MM-PlanLLM增强了多模态输入输出的处理能力。

本研究提出了一种基于事件引导的范式，用于从带有文本监督的指令视频中进行过程规划的任务。该模型采用遮盖和预测方法进行关系挖掘，并将事件信息编码到顺序建模过程中来支持过程规划。实验证明了该模型的有效性。