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Ergebnisse für “Planung”
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

<h1>LLMs optimieren Hochfrequente Entscheidungen: Normalisierte Belohnungsstrategie</h1> <p>Large Language Models (LLMs) sind das Rückgrat moderner Agenten für sequenzielle Entscheidungen, doch ihre Leistungsfähigkeit lässt bei hochfrequenten Aufgaben nach. In der Regel konzentriert sich die Forschung auf diskrete, eingebettete Szenarien mit seltenen, stark semantisch unterschiedlichen Zuständen – etwa bei der Hausplanung. Solche Ansätze zeigen bei Aufgaben, bei denen sich numerische Zustände ständig, aber

arXiv – cs.AI