革新LLM推理：自查询增强规划

这项研究介绍了一种引人入胜的新方法，以增强大型语言模型 (LLM) 的推理能力。 自查询双向范畴规划 (SQ-BCP) 方法承诺显著改善LLM规划，特别是在面对不完整信息时，从而实现更可靠和高效的任务执行。

• •SQ-BCP解决了LLM规划中信息不完整的问题。
• •该方法采用自查询和假设桥接来解决未知的先决条件。
• •结果表明，与基线模型相比，资源违规率显着提高。