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迈向可靠且鲁棒的LLM规划:符号反馈驱动的迭代自我改进框架

arXiv cs.AI · 2026-06-29 缓存

本文提出了一种符号反馈驱动的迭代自我改进框架,以提高大语言模型在长周期规划任务中的鲁棒性和可靠性。该方法利用自然语言提示、符号验证器和计划识别器来增强可行性与正确性。

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