論文の概要: Plan Your Travel and Travel with Your Plan: Wide-Horizon Planning and Evaluation via LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12421v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 09:37:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.190492
• Title: Plan Your Travel and Travel with Your Plan: Wide-Horizon Planning and Evaluation via LLM
• Title（参考訳）: 旅行計画と旅行計画: LLMによる広域計画と評価
• Authors: Dongjie Yang, Chengqiang Lu, Qimeng Wang, Xinbei Ma, Yan Gao, Yao Hu, Hai Zhao,
• Abstract要約: 旅行計画は、多様な現実世界の情報とユーザの好みを統合する必要がある複雑な作業である。 我々はこれをL3$プランニング問題として定式化し、長いコンテキスト、長い命令、長い出力を強調する。 計画の多面的側面 (MAoP) を導入し, LLM が複雑な計画問題の解決のために広義の思考を行えるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.50687282180444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Travel planning is a complex task requiring the integration of diverse real-world information and user preferences. While LLMs show promise, existing methods with long-horizon thinking struggle with handling multifaceted constraints and preferences in the context, leading to suboptimal itineraries. We formulate this as an $L^3$ planning problem, emphasizing long context, long instruction, and long output. To tackle this, we introduce Multiple Aspects of Planning (MAoP), enabling LLMs to conduct wide-horizon thinking to solve complex planning problems. Instead of direct planning, MAoP leverages the strategist to conduct pre-planning from various aspects and provide the planning blueprint for planning models, enabling strong inference-time scalability for better performance. In addition, current benchmarks overlook travel's dynamic nature, where past events impact subsequent journeys, failing to reflect real-world feasibility. To address this, we propose Travel-Sim, an agent-based benchmark assessing plans via real-world travel simulation. This work advances LLM capabilities in complex planning and offers novel insights for evaluating sophisticated scenarios through agent-based simulation.
• Abstract（参考訳）: 旅行計画は、多様な現実世界の情報とユーザの好みを統合する必要がある複雑な作業である。 LLMは将来性を示すが、多面的制約や嗜好を扱うための長期的思考を伴う既存の手法は、最適でない反復に繋がる。 我々はこれをL^3$計画問題として定式化し、長い文脈、長い命令、長い出力を強調する。 そこで我々は,多面的計画的側面(MAoP)を導入し,LLMが複雑な計画問題の解決のために広義の思考を行えるようにした。 直接計画する代わりに、MAoPはストラテジストを活用して、さまざまな側面から事前計画を行い、計画モデルのための計画青写真を提供する。 加えて、現在のベンチマークでは、過去の出来事がその後の旅に影響を与える旅行のダイナミックな性質を見落としており、実際の実現可能性の反映に失敗している。 そこで本研究では,実世界の旅行シミュレーションによる計画評価を行うエージェントベースベンチマークであるTravel-Simを提案する。 この研究は、複雑な計画においてLLMの能力を向上し、エージェントベースのシミュレーションを通じて洗練されたシナリオを評価するための新しい洞察を提供する。

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