LLM生成课程助HTN学习降token成本
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LLM生成课程助HTN学习降token成本
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AI 综述
研究者在HTN学习框架中比较三种分层任务知识获取方式：问题求解中的在线学习、人工设计课程，以及从经核验的LLM生成解题轨迹中自动生成课程。 该方法用LLM求解小型训练问题，提取任务完成信息并转化为有序的状态-任务学习问题序列，用于HTN方法获取。在多个规划域上的结果显示，自动生成课程能恢复专家设计课程的大部分收益，同时大幅降低在线分层知识获取的token成本。
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最新进展10月27日 12:00
从 LLM 生成经验中课程引导获取分层任务知识报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AI从 LLM 生成经验中课程引导获取分层任务知识
研究在 HTN 学习框架中比较三种分层任务知识获取方式：问题求解中的在线学习、人工设计课程，以及从经核验的 LLM 生成解题轨迹中自动生成课程。该方法用 LLM 求解小型训练问题，提取任务完成信息并转化为有序的状态-任务学习问题序列，用于 HTN 方法获取。在多个规划域上的结果显示，自动生成课程能恢复专家设计课程的大部分收益，同时大幅降低在线分层知识获取的 token 成本。
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