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标签:程序合成×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月11日
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5月18日
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12:14arXiv cs.AI@Augusto B. Corrêa, André G. Pereira, Jendrik Seipp
精选
本文提出一种属性引导的LLM程序合成方法,用于PDDL规划领域。传统方法依赖简单分数(如测试通过数)评估程序,缺乏失败原因反馈,导致大量无效生成和评估。新方法在程序违反形式化属性时立即停止评估,并返回具体反例,引导LLM修复。在10个规划域上的实验表明,该方法平均每个域生成程序数减少7倍,无需搜索即可解决更多任务,评估计算量降低数个数量级。该方法适用于任何存在可验证属性的问题,能显著降低成本并提升程序质量。
论文程序合成LLM规划形式化验证PDDL

推荐理由:做AI规划或程序合成的团队,这篇论文提供了一种减少LLM调用次数、提升生成效率的实用方法——用形式化属性替代分数反馈,直接给反例引导修复,值得点开看看具体实现。
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