本文研究了大语言模型（LLMs）在规划任务中的能力，发现其自主生成可执行计划的成功率仅为3%。提出了LLM + P框架，结合经典计划器的优点，有效解决规划问题。AdaPlanner通过闭环反馈改进计划生成，实验表明其在复杂环境中表现优于现有算法。此外，研究探讨了LLMs与经典规划方法结合的潜力，提出了新方法SimPlan和PDoctor，以提高规划能力并检测错误。
这篇文章讨论了人们对房价涨跌的焦虑和对财富的追求，作者认为人们应该更关注生活的本质和内心感受，而不是过于在意他人的成功和财富。他提醒人们要有长远的规划和思考，不被短期的涨落所困扰。
女朋友吐槽我说，我似乎不像曾经那样，愿意花钱了，开始有点变的小气。 我也在想，为什么会变成这个样子？ 想了想， […]
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