Исследователи из MIT улучшили планирование в искусственном интеллекте в 64 раза, достигнув точности в 94%
Можно ли заставить языковую модель с 8 миллиардами параметров создавать доказательно верные многошаговые планы, а не просто правдоподобные предположения? Исследователи из MIT CSAIL представили PDDL-INSTRUCT — систему настройки инструкций, которая сочетает логическую цепочку рассуждений с внешней проверкой планов (VAL) для повышения эффективности символьного планирования в языковых моделях. На PlanBench настроенная модель Llama-3-8B достигает 94% валидных … Читать далее