研究提出候选形式化器衔接开放式任务与快速决策模型
原文标题：Learning to Formalize: Bridging Open-Ended Workloads and Fast Decision Models
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论文针对生成式后端无法提供明确候选列表的接口鸿沟，训练小型候选形式化器从任务上下文构造显式且经验证的备选项，再由冻结的决策模型选择。在 CALVIN-D 评测中，微调形式化器使本地决策模型任务成功率从 11.8% 提升到 52.6%，端到端延迟 2.09 秒，优于 Qwen3.5-27B 的 3.67 秒。
- 问题
- 开放式任务没有明确候选列表，生成式后端难以衔接快速决策模型。
- 方法
- 训练小型候选形式化器从任务上下文构造显式且经验证的备选项，再由冻结决策模型选择。
- 结果
- CALVIN-D 上任务成功率从 11.8% 提升到 52.6%，端到端延迟 2.09 秒，优于 Qwen3.5-27B 的 3.67 秒。
- 影响
- 用小型形式化器替代大模型顺序解码，兼顾成功率与延迟，适合机器人等实时决策链路。
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