#LLM 规划

共 5 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。

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Noura 框架发布：用个人规格监督 LLM 饮食规划，Qwen3-14B 通过率升至 72.5%

arXiv 论文提出 Noura，将公开临床指南与个人健康档案实例化为可执行规格，用于约束和校验 LLM 生成的多日饮食计划。该规格还能把执行结果与修订轨迹转化为监督信号，用于小模型后训练。在 4993 名留出受试者上，Noura-SFT 将 Qwen3-14B 完整计划通过率从 24.0% 提升…

arXiv cs.AI7 小时前

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CM-DPO：面向 LLM 规划的约束边际直接偏好优化

研究者提出约束边际直接偏好优化（CM-DPO），用基于符号验证器的连续边际替代 DPO 的二元偏好信号，并按违规严重程度加权，同时通过词典序目标分离硬约束与软约束。在 TravelPlanner、NaturalPlan 与 PlanBench 上，8B 模型微调后达到 89.2% 通过率，性能匹配…

arXiv cs.AI25 天前

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研究区分 LLM 规划任务的结构难度与语义可解释难度

论文在 7 个 STRIPS 领域上比较结构难度预测方法，发现零训练的 delete-relaxation 启发式 h_add 在留出领域上平均 Spearman 相关达 0.931，优于学习型方法。通过逐步重命名谓词，LLM 规划成功率从 67.5% 降至 40.0%，说明语义解释是独立难点。作…

arXiv cs.AI12 天前

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分层反馈框架：LLM 将自然语言指令转为 CPS 可执行计划，成功率 87.9%

研究提出分层反馈框架，让 LLM 同时生成结构化任务计划与信号时序逻辑（STL）约束，并检测二者矛盾、反馈修正；执行阶段控制合成失败时提取诊断信息引导重规划。在 7 个异构多组件信息物理系统场景中，使用 GPT-5 达到 87.9% 成功率。

arXiv cs.AI13 天前

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研究：LLM 规划智能体在部分可观测下的承诺策略

论文研究 LLM 规划智能体在部分可观测环境中承诺不同长度计划的行为。激进承诺基于未观测状态假设制定长计划，保守承诺仅基于已观测信息，二者准确率相近但安全与效率权衡不同。分析发现 LLM 几乎把提供的先验当作事实，先验不可靠时易失败，作者还探索了可调超参数的混合策略。

arXiv cs.AI17 天前