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ICRA 2025|通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题,成功率+105%、效率+36%

LaMMA-P 首次将大型语言模型与 PDDL 规划器深度融合,解决了异构多机器人系统中长时任务的自动分解与分配难题,大幅提升多机器人协同规划的智能水平。..., LLM) 的强大任务理解和推理能力与经典规划领域定义语言 (Planning Domain Definition Language, PDDL) 规划器相结合的新框架。...利用 LLM 将人类指令转化为高层任务描述,再由 PDDL 规划器进行严谨的子任务搜索和规划,实现对长时复杂任务的自动分解与分配。...二.研究方法 大型语言模型和启发式搜索规划器共同驱动的多机器人规划框架 面对异构多机器人长时任务规划难题,LaMMA-P 提出了融合大型语言模型与 PDDL 规划的创新框架。...接着,LaMMA-P 将任务分解结果转换为形式化的 PDDL 表述,由经典规划器执行全局搜索与最优子任务规划,找出满足约束的最优执行序列和分配方案。

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【他山之石】LLM+P:赋予大型语言模型规划能力

LLM+P首先将语言描述转化为一个用规划领域定义语言(PDDL)编写的文件,然后利用传统规划方法快速找到解决方案,最后将找到的解决方案翻译回自然语言。此外,我们还定义了一组取自常见规划场景的基准问题。...然后,我们可以使用规划器,如 Fast Downward,来求解这个问题。Fast Downward 是一个非常知名的规划器,它使用了一种名为"因果图"的数据结构来帮助搜索解决方案。...直观上,我们可以将PDDL视为一种不同于英语的语言,所以将规划提示以PDDL的形式重写其实就是一项“机器翻译”的任务,这是LLMs擅长的领域。...这里我们提供了一对用自然语言和PDDL描述的问题,作为GPT-4的上下文。当我们将这个上下文与上述示例中的提示结合起来时,生成的PDDL问题文件可以直接由规划器解决。...然后,LLM利用上下文学习来推断出与P对应的PDDL问题文件。一旦生成了问题的PDDL文件,我们将其与提供的领域PDDL文件一起输入到任何经典的规划方法中,生成一个PDDL方案。

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    抽象和推理语料库的通用规划

    我们展示了如何通过以行动模型、谓词、参数和规划程序的有效结构的限制形式针对ARC的领域知识来扩展GP求解器。...ARC基准提供的挑战激励了研究,以推进现有的GP求解器并理解与其他规划计算模型的新关系。代码可在github.com/you68681/GPAR上获得。...GP求解器的最新进展显著提高了搜索效率,使得GP能够应用于新的具有挑战性的基准测试(Lei、Lipovetzky和Ehinger,2023)。...我们的主要贡献是:1)一种基于广义规划的解决抽象推理任务的新方法,它在ARC基准测试上实现了最先进的性能;2)基于PDDL的编码,使得可以采用替代规划模型进行视觉推理;3)使用其他ARC求解器可以用来减少解空间大小的新型...背景 规划域定义语言PDDL是几类不同规划问题的实际标准建模语言,它允许使用自动规划求解器来找到将初始状态映射到转换系统的一个目标状态的规划(Haslum等人,2019)。

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    复杂世界中规划的范畴论方法

    本论文致力于解决复杂领域中的任务规划挑战,尤其是那些包含大量对象与属性、丰富关系与依赖性,以及知识不完整或不断演化的领域。...RQ4:开发一种具有清晰一致形式语义(针对类型与传递闭包)的规划语言,在多大程度上能改善规划方案的质量,特别是在复杂领域中?...为缓解这一问题,规划器可采用一些过程,以确定场景中哪些属性最为相关,同时保留类层次结构和对象特征所提供的语义信息。为此目的设计的一个规划器示例是 SCRUB 规划器 [2]。...然而,任务规划在厨房助手中的成功集成仍是一项持续的挑战,因为它涉及解决对象识别、操作以及在时空约束下规划动作等问题。...然而,这种方法要求机器人工程师具备开发复杂计算机程序的能力,因此可及性较低。实践中,大多数机器人级程序都是针对特定机器人平台、传感器和算法的“点解决方案”。

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    xss_vulnerability_challenges:针对XSS漏洞的挑战和学习容器

    关于   xss_vulnerability_challenges  xss_vulnerability_challenges是一个针对XSS漏洞的挑战和学习平台,该项目包含了大量关于XSS安全漏洞的挑战以及绕过样例...,可以帮助广大研究人员更好地学习和研究XSS漏洞相关的安全问题。  ...容器特性  这个代码库本质上是一个容器化的PHP应用程序,其中包含了下列XSS漏洞挑战: JavaScript验证绕过 HTML实体绕过 Web应用程序防火墙绕过 黑名单验证绕过 基本XSS验证绕过 双重编码绕过...Docker Hub拉取到本地,并运行镜像: sudo docker run -d -p 9003:80 moeinfatehi/xss_vulnerability_challenges 最后,打开浏览器,...xss_vulnerability_challenges.git 然后在命令行终端中,切换到该项目的根目录下(根目录下包含了一个docker-compose.yml文件),并运行下列命令: docker-compose up 最后,打开浏览器并访问

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    大模型自主智能体爆火,OpenAI也在暗中观察、发力,这是内部人的分析博客

    ; 使用特定于任务的指示,比如「写一个故事大纲」; 人工输入。 最后一种截然不同的方法是 LLM+P,它依赖外部经典规划器来进行长期规划。...该方法利用规划领域定义语言(PDDL)作为描述规划问题的中间接口。...在这一过程中,LLM (1) 将问题转化为「Problem PDDL」,然后 (2) 请求经典规划器基于现有的「Domain PDDL」生成 PDDL 规划,最后 (3) 将 PDDL 规划转换回自然语言...本质上,规划步骤被外包给了外部工具,并假设特定领域的 PDDL 和合适的规划器可用。这在某些机器人设置中很常见,而在许多其他领域并不常见。...LLM 在长期规划和任务分解中的挑战:LLM 在面对意外错误时很难调整规划并进行改正,与人类可以不断试错相比,LLM 鲁棒性还是比较差的。

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    针对 Android 的 Confluence 6 服务器

    通知——你用到最多的功能 针对提及(mentions),评论回复,页面分享和你获得了指派的任务来获得推送的消息,对于一些重要的内容,你可以更快的采取行动。...能够更快的进行工作 最近(Recents) 的标签页能够让你快速找到你最近浏览的内容。找到你昨天添加的会议记录或者你早期阅读的博客内容。...限制和已知的问题 一些页面宏不能够在移动 app 或者移动浏览器上显示。你需要使用你的桌面浏览器进行访问(或者切换到桌面浏览模式)。 图片和文件上传在当前的 app 上不可用。...Confluence 页面中的链接(从邮件或者其他 app)不会自动在 app 中打开新页面。 管理员可以针对安装的 Confluence 实例全局禁用推送消息。...有关更多 Confluence 6 服务器移动应用的使用,请参考页面使用 Confluence 服务器移动应用中的内容。

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    针对 iOS 的 Confluence 6 服务器

    Confluence 针对 iOS 的服务器针对 iPhone 和 iPad 是一个相同的引用,你可以选择最适合你的设备来进行工作。...通知——你用到最多的功能 针对提及(mentions),评论回复,页面分享和你获得了指派的任务来获得推送的消息,对于一些重要的内容,你可以更快的采取行动。...限制和已知的问题 一些页面宏不能够在移动 app 或者移动浏览器上显示。你需要使用你的桌面浏览器进行访问(或者切换到桌面浏览模式)。 图片和文件上传在当前的 app 上不可用。...针对 iOS,请访问苹果市场 App Store 然后下载官方的更新。...有关更多 Confluence 6 服务器移动应用的使用,请参考页面使用 Confluence 服务器移动应用中的内容。

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    深度 | Vicarious详解新型图式网络:赋予强化学习泛化能力

    而且,规划问题可被看作成一个推理问题,并通过有效的 PGM 推理算法解决 (Attias, 2003)。 图式网络的核心基底是「图式」。...Sokoban 推箱子(Sokoban)是一种解密游戏,涉及将方块推到目标位置,如图所示。这个游戏非常具有挑战性,因为它涉及多个步骤的提前考虑。...Sokoban 的目标是将方块推到目标位置上,在这个游戏上的成功显示了新系统在其他更具挑战性的问题上具有潜力。 我们可以通过改变环境的大小和布局来创造新的 Sokoban 难题。...我们设计了一个即使对于人类来说也很有挑战性的 Sokoban 谜题,如图所示,图式网络仍然可以解决它。 ?...图式网络破解了更具挑战性的 Sokoban 问题 讨论 端到端训练和从原始像素中学习的能力通常被认为是深度强化学习的优势。但是,只有当它们能得到可以泛化的表征时,这些优势才是有价值的。

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    播放器所面临的挑战

    随着低延迟流媒体传输技术的发展,新一代流媒体播放器的设计与实现面临诸多挑战。...来自Bitmovin的Paul MacDougall在Mile High Video 2019上进行了题为“New Player Behaviors”的演讲,介绍了新一代播放器的设计目标及面临的挑战。...随后Paul介绍了播放端实现可能遇到的挑战,例如不同地区的用户有截然不同的网络环境,DRM和安全性仍未经过测试等等。...另外,对新的自适应技术的适配也是一大挑战,例如需要适配LL-HLS、自适应码率分块传输编码(ACTE)等等。...而不同的受众需求也不同,没有一个低延迟技术可以适应所有使用场景,所以需要播放器能够对用户的需求进行分析。最后,Paul还表示,在安全性方面和新老设备的适配性方面,播放器的开发都面临着不小的挑战。

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    LIBERO数据集

    本体感觉数据:提供了机器人自身的本体感觉信息,如关节状态、末端执行器的位置和方向等,使机器人能够了解自身的状态和动作执行情况....语言任务规范:包括对每个任务的语言描述,明确了任务的目标和要求,帮助机器人理解需要完成的具体操作....PDDL场景描述:以规划领域定义语言(PDDL)对场景进行描述,为机器人的决策和规划提供了高层次的语义信息....LIBERO-Goal:也是10个任务,着重于任务目标的改变,即机器人需要完成的具体任务或达到的目标状态不同,检验机器人在不同目标下的规划和执行能力....助力机器人系统的开发和优化:帮助开发者更好地理解机器人在复杂任务环境下的学习需求,从而优化机器人的硬件设计、传感器配置和软件架构,提高机器人的适应性和灵活性。

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    一文带你了解基于大模型的Agent

    而另一种方法则是结合了经典规划器的LLM(简称为LLM+P),该策略依赖外部规划器来进行长期规划。这种方法首先将问题转化为PDDL格式,然后利用规划器生成解决方案,最终将这一解决方案转化回自然语言。...这适用于需要详细长期规划的场景,尽管依赖特定领域的PDDL和规划器,可能限制了其适用范围。 这些创新方法不仅展示了解决问题的多样性和灵活性,也为我们提供了深入理解LLM如何处理复杂任务的新视角。...有反馈规划 上述规划模块不涉及任何反馈,这使得实现解决复杂任务的长期规划变得具有挑战性。为了解决这一挑战,可以利用一种机制,使模型能够根据过去的行动和观察反复思考和细化执行计划。...Agent的挑战 构建基于大型语言模型(LLM)的智能体是一个新兴领域,面临着众多挑战和限制。...以下是几个主要的挑战及可能的解决方案: 角色适应性问题 智能体需要在特定领域内有效工作,对难以表征或迁移的角色,可以通过针对性地微调LLM来提高性能。这包括代表非常见角色或心理特征的能力提升。

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    服务器针对文件的解析漏洞汇总

    本文作者:微笑(信安之路 CTF 小组成员) 萌新第一次投稿,大概看了下公众号上没有服务器解析漏洞相关的文章,就来投一下,就当是复习一下学过的知识,加深印象。...从而,黑客可以利用该漏洞实现非法文件的解析。 总结一些常见服务器(WEB server)的解析漏洞 ?...防御方法 1)使用 Apache、IIS 等成熟久经考验的服务器软件,在动态语言的支持上,Nginx 还是太年经了。...,这样可以与业务代码数据完全隔离,即使图片服务器被黑了,也不会泄漏多少信息; 5) cgi.fix_pathinfo=0 慎用,除非你十分确定该服务器上的所有项目都不会因此而无法运行。...通过利用此漏洞,攻击者可以导致服务器使用 PHP 的 FastCGI 作为 PHP 的服务器上执行任何公开访问的文件。

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    Flutter 中可定制的时间规划器

    ❝「老孟导读」:今天发现一个特别好的插件-时间规划器,这个插件里面有很多我们可以学习的知识点,比如很多人问的表头不动,内容滑动,还有类似股票似的列表滑动效果,这个插件都实现了,下面就看看这个插件吧。...在在这个博客中,我们将**探索 Flutter 中可定制的时间规划器。**我们还将在「Flutter」 应用程序中使用「time_planner」包实现一个演示程序并创建一个可定制的时间规划器。...每行显示一个小时,每列显示一天,但您可以更改该部分的标题并显示您需要的任何其他内容。 此演示视频展示了如何在 Flutter 中创建可自定义的时间规划器。...它展示了可定制的时间规划器将如何在您的「Flutter」 应用程序中使用「time_planner」包工作。它显示当用户点击任何行和列时,将创建一个随机时间规划器。...「tasks」用于列出时间规划器上的小部件。 「style」用于时间规划器的Style。 「currentTimeAnimation」用于小部件加载滚动到带有动画的当前时间。默认为真。

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    神经符号人工智能:迈向提升大语言模型的推理能力

    Planformer [Pallagani et al., 2022] 使用 FastDownward 规划器为经典规划任务生成计划,并构建基于 PDDL(Planning Domain Definition...5.1 符号求解器辅助方法(Symbolic Solver Aided Methods) 符号求解器辅助方法的核心思想是利用外部符号求解器(如逻辑编程系统、SMT 求解器、定理证明器、PDDL 规划器、...., 2023] 提出引入基于 PDDL 的符号规划器:它利用 LLM 的语义理解能力将非形式化语言翻译为形式化的 PDDL 语言,再调用 FastDownward 求解器执行规划过程。...代表性研究包括一阶逻辑、数学命题、数学证明、PDDL 以及符号世界模型的自动形式化。该方向的关键挑战在于如何提升自动形式化过程的一致性与效率。...5.4 搜索增强方法(Search Augmented Methods) 传统符号求解器(如 SMT 求解器或 PDDL 规划器)的核心过程可抽象建模为一个搜索问题:在潜在巨大甚至无限的解空间中寻找满足给定约束条件的解

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    AAAI 2024 | 大模型(LLM)论文总结

    Tenenbaum, Leslie Kaelbling, Michael Katz 摘要:最近的工作考虑了大型语言模型(LLMs)能否作为规划器发挥作用:给定一个任务,生成一个计划。...我们研究了 LLM 是否可以作为通用规划器:给定一个领域和训练任务,生成一个程序,为该领域中的其他任务有效地生成规划。我们特别考虑了 PDDL 领域,并使用 GPT-4 来合成 Python 程序。...我们在七个 PDDL 领域对这种方法进行了评估,并将其与四种消融方法和四种基线方法进行了比较。总之,我们发现 GPT-4 是一种功能强大的通用规划器,令人惊讶。...针对第一个问题,我们提出并证明了从理论上比较不同 IMR 生成精度的命题。...这与启发式规划方法形成了鲜明对比,后者利用领域知识(在行动模型(如 PDDL)中形式化)和启发式搜索来生成可行的最优计划。

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