大型语言模型攻克规划：通往更智能AI的新途径！

这项研究探索了如何微调大型语言模型（LLM）以用于规划任务，并在域内实现了令人印象深刻的性能。该研究引入了创新的诊断干预措施，例如验证者奖励微调，为提高LLM能力提供了令人兴奋的新途径。关注理解泛化是构建真正适应性AI系统的关键一步！

• •微调LLM在特定规划领域内实现了高规划成功率。
• •研究人员使用包括验证者奖励微调在内的新方法来提高LLM的性能。
• •这项研究突出了解决基于LLM的规划中泛化差距的重要性。