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GAVEL：用图世界模型验证与修复 LLM 长时程任务规划
原始标题：GAVEL： Graph World Models for Verified and Efficient Long-Horizon LLM Task Planning
内容摘要
GAVEL 是一个基于显式图世界模型的框架，用于验证和修复 LLM 生成的长时程机器人规划。在 BEHAVIOR-1K 的 100 个单任务和 500 条多任务指令上，搭配 Qwen3-8B 时单任务成功率从 41.2% 提升至 91.8%，多任务成功率从 19.9% 提升至 92.6%。其分布信念推理相比静态变体减少约 5.4% 的移动距离。
内容分类AI 论文与研究
内容层级普通情报
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信息来源HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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