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从自然语言意图到可执行控制:面向多组件信息物理系统的层次化反馈引导大模型规划

arXiv cs.AI ↗ · 6小时前 缓存

该论文提出一种层次化反馈引导的LLM规划框架,将自然语言指令转换为多组件信息物理系统(CPS)的可执行任务计划与STL约束,并通过诊断反馈修正不一致,GPT-5在七个场景上达到87.9%的成功率。

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用于信号时序逻辑的奖励机

arXiv cs.AI ↗ · 2026-08-17 缓存

本文提出了一种基于自动机的新型方法,用于从信号时序逻辑规范中进行控制综合,利用强化学习,相比现有方法,提高了鲁棒性分数和满足率。

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