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Ergebnisse für “Planer”
Forschung

<p>LLM-gestützte Planung mit PDDL-Simulation: Neue Erkenntnisse</p> <p>In einer aktuellen Studie wird untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) als effektive Planer für autonome Robotiksysteme fungieren können. Dazu wurde PyPDDLEngine entwickelt – ein Open‑Source‑Simulationswerkzeug für die Planning Domain Definition Language (PDDL), das LLMs über ein Model Context Protocol (MCP) als Tool‑Calls nutzen lässt.</p> <p>Im Gegensatz zu herkömmlichen Planern, die einen kompletten Aktionsplan auf einmal generieren
arXiv – cs.AI
Forschung

In der Forschung zu generalisierten Planungsaufgaben (GP) spielt die Qualitative Numerische Planung (QNP) eine zentrale Rolle, weil sie komplexe Probleme in abstrahierte Modelle überführt. Neueste Studien zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) nicht nur als Planer fungieren, sondern auch als Generatoren solcher Abstraktionen dienen können. Die vorgestellte Arbeit entwickelt ein Prompt‑Protokoll, bei dem ein GP‑Domänenbeschrieb und Trainingsaufgaben an ein LLM übergeben werden. Das Modell erzeugt daraufhi
arXiv – cs.AI