Language Models, Agent Models, and World Models: The LAW for Machine Reasoning and Planning_language models, agent models, and world models:th-优快云博客

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本文提出LAW框架，结合语言模型、代理模型和世界模型，以增强机器推理和规划能力。该框架引入信念、预期、目标及战略规划，旨在提供比现有语言模型更强大的推理。LAW利用语言模型作为后端，通过融合认知基础的模型解决多样化任务，同时也指出了框架的局限性和未来研究方向。

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本文是LLM系列文章，针对《Language Models, Agent Models, and World Models: The LAW for Machine Reasoning and Planning》的翻译。

摘要

尽管大型语言模型在许多应用程序中取得了巨大成功，但由于其推理、学习和建模能力的固有局限性，它们在各种（语言、具体化和社会化）场景中往往无法实现一致的推理和规划。在这篇立场论文中，我们提出了机器推理的一个新视角，即LAW，它将语言模型、代理模型和世界模型的概念联系起来，以获得更强大和通用的推理能力。特别是，我们提出世界和代理人模型是推理的更好抽象，它引入了深思熟虑的类人推理的关键元素，包括对世界和其他代理人的信念、对后果的预期、目标/回报和战略规划。至关重要的是，LAW中的语言模型充当了实现系统或其元素的后端，从而提供了计算能力和适应性。我们回顾了最近取得相关进展的研究，并讨论了未来实施法律框架的研究方向。

1 引言

2 前言：三个模型

3 LAW框架

4 讨论

我们提出了LAW框架作为公式化机器推理的一个新视角。LAW融合了信念、未来预期、目标/回报和战略规划等关键要素，旨在实现比当前语言模型推理更强大、更通用的推理能力。LAW框架的各个方面与最近关于构建世界模型和代理模型的建议一致。至关重要的是，LAW引入了一个综合框架，以认知基础的方式将三个模型结合起来，以解决广泛的任务。我们已经讨论了现有的语言模型如何作为