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GRASE-DC

谷歌DeepMind&CMU：过去引导LLM规划的方法是错的？用GRASE-DC改进。ICLR2025

当您的Agent需要规划多步骤操作以达成目标时，比如游戏策略制定或旅行安排优化等等，传统规划方法往往需要复杂的搜索算法和多轮提示，计算成本高昂且效率不佳。来自Google DeepMind和CMU的研究者提出了一个简单却非常烧脑的问题：我们是否一直在用错误的方式选择示例来引导LLM学习规划？
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willai5月9日

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