向量量化测地线助力LLM智能体空间理解
原文标题：Spatial Strategies, Not Actions: Vector-Quantized Geodesics as Tools for LLM-Driven Agents
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论文提出将几何工具与LLM编排器结合，在网格世界环境中提升智能体的空间理解能力。智能体先收集测地线轨迹并做向量量化，离线由LLM为每条轨迹生成自然语言描述作为工具，在线根据状态与目标选择工具。实验显示该方法让非推理配置达到昂贵思维链版本的目标达成率，同时将决策成本从分钟级降至秒级。
- 问题
- LLM智能体缺乏空间理解，主要依赖统计文本模式。
- 方法
- 用向量量化提取测地线轨迹并让LLM离线生成自然语言工具描述，在线按状态目标选工具。
- 结果
- 非推理配置达到昂贵思维链版本的目标达成率，决策成本从分钟级降至秒级。
- 影响
- 用几何工具加LLM编排可低成本获得空间能力，适合对延迟敏感的智能体产品。
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