arXiv · ML· Jiayi Li, Carl Kingsford·· 9 小时前AI 评分21
Medaka：基于手段-目的分析提升 LLM 连续状态规划能力的框架
Means-Ends Analysis Helps LLMs Plan in Continuous-State Domains
AI 导读
研究提出 Medaka 框架，利用手段-目的分析（MEA）启发式方法，通过递归目标分解和代数推导解决 LLM 在连续状态域中的规划难题。 该框架结合 Liquidworld 液体混合测试基准进行评估，结果显示 Medaka 能跨不同模型家族提升连续状态规划的性能。 这一发现表明经典的心理启发式分析能够有效激发 LLM 的原生推理能力，适用于无法枚举动作的复杂场景。
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