Viernes 23 de octubre de 2026 ·
MemPlan: planificación PDDL con memoria para entornos de texto parcialmente observables
Los investigadores proponen MemPlan, un marco en el que un modelo de lenguaje sirve de puente entre el texto y un planificador simbólico PDDL. En cada paso reconstruye el problema a partir de observaciones, hipótesis y memoria: la memoria positiva prioriza las hipótesis más plausibles y la negativa excluye las supuestos refutados por la ejecución. Según los experimentos en TextWorld, ALFWorld y Robotouille, mejora la tasa de tareas completadas y la eficiencia de pasos frente a métodos solo de lenguaje o PDDL, y reduce el coste en tokens.
Qué significa
Los agentes que deben completar tareas en entornos de texto podrían necesitar menos pasos y menos tokens, al dejar la lógica de planificación a un planificador simbólico en lugar de al modelo de lenguaje.
Fuentes originales
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- arXiv cs.CLLeer la noticia completa en arXiv cs.CL
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