“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1：借鉴人类运动学习机制｜中国科学院磐石研发团队

中国科学院磐石研发团队提出一种新型“神经-符号”融合规划器KRCL，结合神经网络的学习能力和符号系统的可解释性，提升科研智能规划的效率与准确性。KRCL借鉴人类运动学习的闭环反馈机制，通过正向规划与反向反馈的双向结构，实现动态错误检测与纠正。其“自我控制机制”仅在必要时激活反馈，减少冗余依赖。在IPC竞赛与PlanBench基准测试中，KRCL在规划覆盖率和效率方面均优于现有方法及OpenAI o1。该规划器已集成至“磐石·科学基础大模型”项目，为科研提供更智能的规划工具。
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