arXiv 人工智能· Syamantak Kumar, Jiang Guo, Hassan Hamad, Hideo Kobayashi, Yi Xiang, Yezhou Yang, Yanjun Qi, Daniele Bonadiman, Jiarong Jiang·· 7 小时前AI 评分44
Plan-and-Patch：用于智能体规划的扩散语言模型
Plan-and-Patch: Diffusion Language Models for Agentic Planning
AI 导读
Plan-and-Patch 提出一种基于扩散语言模型（dLLM）的智能体规划框架，支持并行生成结构化计划并在保持上下文不变时局部修复计划。在 Natural Plan 基准上，DreamReasoner-8B 的修复成功率达 53.7%，接近自回归模型 Qwen3-8B（27.0%）的两倍。
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