כתבה
arXiv cs.AI ·
הערכה ותיקון מבוססי קרקע ליצירת בעיות PDDL מ NL
Grounded Evaluation and Repair for NL-to-PDDL Problem Generation
חוקרים פיתחו צינור ליצירת בעיות PDDL מתיאורים בשפה טבעית. הצינור משלב דגמי LLM, בדיקות תקינות ותיקון. התוצאות מראות שתיקון מובנה יכול להיות שימושי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.09898v1 Announce Type: new Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promise for translating Natural Language (NL) planning descriptions into PDDL problem instances. However, standard evaluation criteria such as syntactic validity or planner success can substantially overestimate faithfulness to the described task: a generated problem may be parseable and solvable while misrepresenting the intended initial state, goal, object structure, or optimization target. This paper studies an end-to-end NL-to-PDDL pipeline that combines LLM generation, checks in terms of PDDL parsing, planning and validation, a domain-conformance checker, an LLM critic, and iterative repair. Fine-grained repair feedback is constructed from the domain description, the generated problem, the natural
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית