10:53arXiv cs.AI@Yundaichuan Zhan, Minghe Gao, Zhongqi Yue, Wendong Bu, Wenqiao Zhang, Guoming Wang, Jisheng Dang, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting ZhuangSCOPE 提出一种自适应的符号规划框架,由 Symbolic Execution Simulator(SESim)和 Self-Adaptive Symbolic Memory(SASMem)两个模块协同工作。SESim 通过符号验证和实际执行反馈来 refine 行动计划和进化符号世界;SASMem 则将反馈蒸馏为可演化的符号知识。在开放环境实验中,SCOPE 使符号世界完整性提升,在环境扰动下计划成功率提高,并增强了跨任务泛化能力。AI模型SCOPE符号规划视觉语言模型智能体推荐理由:搞机器人规划的朋友可以看看 SCOPE,它用符号执行加记忆更新解决开放世界符号不完整的老问题。原文