研究用 LLM 做外生世界模型预测，动态调度延迟降低 6-46%
原文标题：LLM-Based Exogenous World Modeling for Dynamic Scheduling
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研究提出让预训练大模型充当结构化世界模型的外生部分，专门预测不确定的未来任务到达。基于 afterstate 分解的 AWMP 方法结合信念条件调度策略与短程情景推演，并用惊讶触发刷新与在线残差自校准应对非平稳到达。在动态作业车间与柔性作业车间基准上，加权延迟分别降低 6-21% 与 22-46%。
- 问题
- 动态调度需在非线性延迟成本下预判未来任务到达，决策失误会累积下游代价。
- 方法
- 用预训练 LLM 作为结构化世界模型的外生部分，经 afterstate 分解只预测不确定到达，并结合信念条件调度与短程推演。
- 结果
- 动态作业车间加权延迟降低 6-21%，柔性作业车间降低 22-46%。
- 影响
- 把 LLM 当作调度系统的预测组件而非直接决策者，为制造排产等场景提供了可落地的降本路径。
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