論文の概要: Model Space Reasoning as Search in Feedback Space for Planning Domain Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08712v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 19:05:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.549101
• Title: Model Space Reasoning as Search in Feedback Space for Planning Domain Generation
• Title（参考訳）: ドメイン生成計画のためのフィードバック空間の探索としてのモデル空間推論
• Abstract要約: 自然言語記述から計画領域を生成するためのエージェント言語モデルフィードバックフレームワークについて検討する。 ランドマークを含む記号的フィードバックの様々な形態で生成されたドメインの品質を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.741373167126866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generation of planning domains from natural language descriptions remains an open problem even with the advent of large language models and reasoning models. Recent work suggests that while LLMs have the ability to assist with domain generation, they are still far from producing high quality domains that can be deployed in practice. To this end, we investigate the ability of an agentic language model feedback framework to generate planning domains from natural language descriptions that have been augmented with a minimal amount of symbolic information. In particular, we evaluate the quality of the generated domains under various forms of symbolic feedback, including landmarks, and output from the VAL plan validator. Using these feedback mechanisms, we experiment using heuristic search over model space to optimize domain quality.
• Abstract（参考訳）: 自然言語記述から計画領域を生成することは、大きな言語モデルや推論モデルが出現しても未解決の問題である。 最近の研究によると、LLMはドメイン生成を支援する能力を持っているが、実際にデプロイできる高品質なドメインを作るには程遠い。 そこで本研究では,最小限の情報量で拡張された自然言語記述から計画領域を生成するためのエージェント言語モデルフィードバックフレームワークについて検討する。 特に、ランドマークやVAL計画検証器からの出力など、さまざまなシンボルフィードバックの形で生成されたドメインの品質を評価する。 これらのフィードバック機構を用いて,モデル空間上のヒューリスティック探索を用いてドメイン品質を最適化する実験を行った。

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