研究者提出基于LLM的调度世界模型AWMP
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研究者提出基于LLM的调度世界模型AWMP
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AI 综述
Ni Zhang等作者提出Afterstate World-Model Planning（AWMP），将预训练大语言模型作为结构化世界模型的外生组件，用于动态调度中预测不确定的未来作业到达。 该方法通过afterstate分解，让LLM只负责预测外生到达，再结合信念条件调度策略与短场景rollout生成调度决策。目前这是arXiv cs.CL上的预印本，尚未见经同行评审验证的效果数据。
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最新进展10月22日 12:00
基于 LLM 的外生世界模型用于动态调度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv cs.CL基于 LLM 的外生世界模型用于动态调度
预训练 LLM 可作为结构化世界模型的外生组件，预测不确定的未来作业到达。研究者提出 Afterstate World-Model Planning（AWMP），通过 afterstate 分解让 LLM 只预测外生到达，并结合信念条件调度策略与短场景 rollout。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。