RePrompt: Planning by Automatic Prompt Engineering for Large Language Models Agents
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments NeurIPS 2024
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
Comments IEEE WCNC 2025
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 13 pages, 1 figure, 2 tables
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments ICLR 2024 version , 31 pages
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments ACL 2024 main
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract)
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted at ICML-2024
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments This paper is accepted at NAACL-Findings 2024
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments To appear at NAACL 2024
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted by ICLR 2024
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 24 pages
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments arXiv v2: add appendix
专题命中 规划推理 :chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 23 pages, 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments humaneval results, clarity
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments v3 is the ICLR camera ready version with some typos fixed. Project site with code: https://react-lm.github.io
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments SIGDIAL 2021
大语言模型的代理推理
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文探讨了大语言模型在开放和动态环境中的代理推理方法,通过三个层次的框架提升单体、自我进化和集体多代理推理能力,并提出了未来研究方向。
Comments Project: https://github.com/weitianxin/Awesome-Agentic-Reasoning
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Published at ICML 2025. Code available at: https://github.com/niconi19/Emergent-Response-Planning-in-LLMs
Journal ref Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML 2025)
专题命中 规划推理 :reasoning(title);CoT(abstract,comments);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments SOTA result over CoT, ToT, GoT
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Code available at https://github.com/VITA-Group/o1-planning
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Website: https://hierarchical-planning-foundation-model.github.io/
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments This work will appear in the Proceedings of the 32nd International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS2022) https://icaps22.icaps-conference.org/papers
当我们谈论大语言模型规划时我们在谈论什么:两种不同规划能力的证据
机构 * Faculty of Information Technology, Monash University(莫纳什大学信息技术学院)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(abstract,comments);分类 cs.AI
AI总结 研究大语言模型规划任务性能差异原因,通过在ACPBench-Hard上评估多个模型家族,应用多维项目反应理论模型,发现操作推理和结构枚举两个塑造规划性能的维度,推动大语言模型规划的能力层面评估。
Comments 19 pages. Keywords: Reasoning, Automated Planning, Item Responses Theory, LLMs as Planner Research Area: NLP and Symbolic Reasoning Research Area Keywords: neurosymbolic, planning in agents, symbolic reasoning Contribution Types: Model analysis & interpretability
AdaptR1:基于强化学习的自适应交错思考在多跳问答中的应用
机构 * Computer Science, Fudan University(复旦大学计算机科学系) ; Institute of Modern Languages and Linguistics, Fudan University(复旦大学现代语言与语言学研究院) ; Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) ; Soochow University(苏州大学)
专题命中 规划推理 :CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);planning(abstract)
AI总结 提出AdaptR1框架,通过强化学习动态分配每步推理预算,减少多跳问答中的过度思考,在保持性能的同时显著降低推理成本。
GSAM: 一种通用且安全的铰接物体操作机器人框架
机构 * College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China(重庆大学计算机学院) ; Lumos Robotics, China(Lumos机器人中国) ; Xi'an Jiaotong-Liverpool University, China(西安交通大学利物浦大学) ; Fudan University, China(复旦大学) ; Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy(特伦托大学信息工程与计算机科学系)
专题命中 规划推理 :CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);planning(abstract)
AI总结 提出GSAM框架,通过视觉感知器生成运动学参数、基于VLM的细调器进行常识推理修正、交互约束函数生成器集成障碍物避免知识,并由运动学感知规划器验证轨迹可达性,在50个铰链任务上相比最佳基线将标准差降低3.1%、操作成功率提升36.0%。
Comments Accepted by the 19th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2026)