★ 3
Plan-and-Patch：扩散语言模型用于智能体规划与修复
论文提出 Plan-and-Patch 框架，用扩散语言模型生成结构化程序式计划，并通过填补局部区域修复计划而保持前后步骤不变。对比 DreamReasoner-8B 与 Qwen3-8B，扩散模型在计划修复成功率上达 53.7%，约为自回归模型 27.0% 的两倍，且计划生成延迟降低 39-46…
arXiv cs.AI24 天前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
论文提出 Plan-and-Patch 框架，用扩散语言模型生成结构化程序式计划，并通过填补局部区域修复计划而保持前后步骤不变。对比 DreamReasoner-8B 与 Qwen3-8B，扩散模型在计划修复成功率上达 53.7%，约为自回归模型 27.0% 的两倍，且计划生成延迟降低 39-46…