一种将大型语言模型集成到嵌套推出策略自适应中的通用高精度在线规划方法，用于对话任务

本文提出了一种新的对话规划方法，将大型语言模型 (LLM) 与嵌套推出策略自适应 (NRPA) 相结合。这种集成旨在提高对话系统中在线规划的准确性和效率。LLM 的使用表明，试图利用其自然语言理解和生成能力来实现更复杂的对话管理。侧重于在线规划意味着一个实时的适应和决策过程，这对于交互式对话系统至关重要。该论文的贡献可能在于展示如何有效地将 LLM 集成到 NRPA 框架中，并评估对话任务中的性能提升。

• •提出了一种新的对话任务在线规划方法。
• •将大型语言模型 (LLM) 与嵌套推出策略自适应 (NRPA) 集成。
• •旨在提高对话系统的准确性和效率。
• •侧重于实时适应和决策。