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摘要 - 大语言模型（LLM）的最新进展彻底改变了许多研究领域。在机器人技术中，通过解锁前所未有的上下文意识级别，将常识性知识整合到下游任务中已大大推动了该领域。尽管知识收集了大量知识，但由于幻觉或缺少域信息，LLM可能会产生不可行的计划。为了应对这些挑战并提高计划的可行性和计算效率，我们介绍了Delta，这是一种新颖的LLM知名任务计划方法。通过使用场景图作为LLM中的环境表示，Delta实现了快速生成精确的计划问题描述。为了提高计划绩效，Delta将LLMS的长期任务目标分解为自回归的子目标序列，从而使自动化的任务计划人员能够有效地解决复杂的问题。在我们的广泛评估中，我们表明，与艺术品相比，达美航空可以实现高效且全自动的任务计划管道，达到更高的计划成功率，并明显较短的计划时间。
三角洲：使用大语言模型分解的有效的长期机器人任务计划
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