复旦TravelPlanner让大语言模型挑战旅程规划

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原标题：复旦TravelPlanner让大语言模型挑战旅程规划
关键字：解读,语言,智能,工具,任务
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：9726字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创编辑|Tscom
引言：探索语言智能的新疆界——旅行规划在人工智能的发展历程中，规划一直是核心追求之一。然而，由于缺乏人类水平规划所需的多种认知基础，早期的AI代理主要集中在受限的环境中。随着大语言模型（LLMs）的出现，新一代的语言代理展现出了使用工具和推理等有趣的能力。这引发了一个问题：这些语言代理是否能够在先前AI代理无法触及的更复杂环境中进行规划？
为了深入探索这一问题，我们提出了一个新的规划基准——TravelPlanner，它专注于常见的现实世界规划场景：旅行规划。这是一个即使对人类来说也具有挑战性的任务，但大多数人在有适当工具和足够时间的情况下都能成功完成。旅行规划不仅涉及多天行程的长期规划，还包括对地点、住宿、交通、餐饮等众多相互依赖的决策。此外，旅行规划还涉及许多约束，从预算和各种用户需求的明确约束到常识性的隐性约束，例如人们不能在不使用某种交通工具的情况下瞬移到另一个城市。因此，旅行规划要求强大的主动性，以使用各种工具主动获取必要信息，并在考虑所有明确和隐性约束的同时，对收集到的信息进行深思熟虑以推进规划。
论文标题:TravelPlanner:

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文章来源：夕小瑶科技说
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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备行业嗅觉与报道深度。