arXiv · cs.CL· Haotian Zhai·· 1 天前AI 评分49
AtomTree：基于 LLM 的状态感知具身指令跟随分层框架
AtomTree: A Hierarchical Framework for State-Aware Embodied Instruction Following with LLMs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Haotian Zhai
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.38744v1
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AI 导读
研究者提出 AtomTree，一个与 LLM 结合的状态感知具身任务规划分层框架。该框架增量构建子目标与动作树，由 LLM 根据当前符号状态决定继续分解或输出可执行动作，并借助轻量记忆模块总结过往结果；底层动作卡住时触发分层回溯重规划。在 ALFRED benchmark 的 zero-shot 评测中，AtomTree 优于以往基于 LLM 的规划器。
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