本研究探讨了自动规划中域模型获取的难题，提出了数值安全动作模型学习(NSAM)算法。研究表明，NSAM在长期规划任务中表现优越，而RAMP方法通过在线学习提升了规划效率。

本研究提出了长远视觉-语言导航（LH-VLN）任务，旨在解决现有方法在复杂动态环境中的局限性，强调长期规划与决策一致性。开发了NavGen平台以生成复杂任务数据集，并构建了包含3260个任务的LHPR-VLN基准，推动LH-VLN的发展。

本研究提出了一种动态可调的规划方法REPL-Plan，旨在解决大型语言模型在复杂长期规划任务中的不足，从而显著提升规划性能。

本文探讨了未来高级人工智能的“物性X”特征，认为其与代理行为和长期规划相关。当前AI系统在这方面能力较低，但未来可能出现高能力系统，带来安全隐患。建议通过设计来最小化“物性X”，并提出治理措施以限制其发展。

本研究提出一种新架构，将强化学习代理与语言模型结合，解决大型语言模型在长期规划中的不足。通过引入领域特定信息指导模型探索，实现非线性推理。评估结果显示，该方法在程序等价性任务上表现优于现有方法。