大语言模型大升级：创新纠错提升规划能力

这项研究介绍了一种突破性的方法，以增强大语言模型 (LLM) 的规划能力。通过使用局部上下文学习 (L-ICL)，这项研究在约束遵守方面取得了显著的改进，为在各个领域实现更可靠和更有效的 AI 规划铺平了道路。

• •L-ICL 通过专注于纠正计划中的特定错误来改进大语言模型规划。
• •该方法在包括网格世界和迷宫在内的多个领域取得了令人印象深刻的成果。
• •它优于现有的基线，突出了其在基于约束的规划中的有效性。