復旦TravelPlanner讓大語言模型挑戰旅程規劃

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原標題：復旦TravelPlanner讓大語言模型挑戰旅程規劃
關鍵字：解讀,語言,智能,工具,任務
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：9726字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創編輯|Tscom
引言：探索語言智能的界——旅行規劃在人工智能的發展歷程中，規劃一直是核心追求之一。然而，由于缺乏人類水平規劃所需的多種認知基礎，早期的AI代理主要集中在受限的環境中。隨著大語言模型（LLMs）的出現，新一代的語言代理展現出了使用工具和推理等有趣的能力。這引發了一個問題：這些語言代理是否能夠在先前AI代理無法觸及的更復雜環境中進行規劃？
為了深入探索這一問題，我們提出了一個新的規劃基準——TravelPlanner，它專注于常見的現實世界規劃場景：旅行規劃。這是一個即使對人類來說也具有挑戰性的任務，但大多數人在有適當工具和足夠時間的情況下都能成功完成。旅行規劃不僅涉及多天行程的長期規劃，還包括對地點、住宿、交通、餐飲等眾多相互依賴的決策。此外，旅行規劃還涉及許多約束，從預算和各種用戶需求的明確約束到常識性的隱性約束，例如人們不能在不使用某種交通工具的情況下瞬移到另一個城市。因此，旅行規劃要求強大的主動性，以使用各種工具主動獲取必要信息，并在考慮所有明確和隱性約束的同時，對收集到的信息進行深思熟慮以推進規劃。
論文標題:TravelPlanner:

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。