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Gridroute: un punto de referencia para la planificación de rutas basada en LLM con movimiento cardinal en entornos de cuadrícula

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Resumen: Los avances recientes en modelos de idiomas grandes (LLM) han demostrado su potencial en las tareas de planificación y razonamiento, ofreciendo una alternativa flexible a los algoritmos clásicos de caminos. Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes se centran en las capacidades de razonamiento independientes de LLM y pasan por alto la sinergia potencial entre los LLM y los algoritmos tradicionales. Para llenar este vacío, proponemos una parrilla de referencia de evaluación completa para evaluar cómo los LLM pueden aprovechar los algoritmos tradicionales. También proponemos una nueva técnica de indicación híbrida llamada Algoritmo de pensamiento (AOT), que introduce la orientación de los algoritmos tradicionales en la solicitud. Nuestro punto de referencia evalúa seis LLM que varían de 7B a 72B de parámetros en varios tamaños de mapas, evaluando su rendimiento en corrección, optimización y eficiencia en entornos de cuadrícula con diferentes tamaños. Nuestros resultados muestran que AOT aumenta significativamente el rendimiento en todos los tamaños del modelo, particularmente en entornos más grandes o más complejos, lo que sugiere un enfoque prometedor para abordar los desafíos de planificación de rutas. Nuestro código es de código abierto en esta URL HTTPS.

Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 1 de junio de 2025.
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