NL转PDDL问题生成的可信评估与修复
原文标题：Grounded Evaluation and Repair for NL-to-PDDL Problem Generation
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论文指出，仅凭语法有效性或规划器成功率评估LLM生成的PDDL问题会严重高估其忠实度，生成的问题可能可解析可求解却错误表达初始状态、目标或对象结构。作者提出端到端流水线，结合LLM生成、PDDL解析/规划/验证、领域一致性检查、LLM评审与迭代修复。在Planetarium、AutoPlanBench和PDDL 2.1基准上，操作成功与基准参考重建存在显著分歧，结构化修复有效但PDDL 2.1重建仍具挑战。
- 问题
- 仅凭语法有效或规划器成功评估LLM生成的PDDL会高估忠实度。
- 方法
- 端到端流水线：LLM生成加解析、规划、验证、领域一致性检查、LLM评审与迭代修复。
- 结果
- 在Planetarium、AutoPlanBench、PDDL 2.1上操作成功与基准参考重建显著分歧。
- 影响
- 提醒做NL转规划产品的团队，可解不等于对，需加语义校验与修复环节。
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