PDDL 是 AI 规划领域的事实标准语言，用于描述规划域——一组共享相同谓词和动作模式的实例。然而，PDDL 并未提供直接描述实例集合的机制，无法在语言层面限定初始状态、目标条件以及感兴趣的子集。于是，过去的实例生成工作往往依赖手工编写的、针对特定域或子集的生成器。近期的研究尝试通过推理或学习来自动化生成，但在规模上受到限制。本文提出一种基于大语言模型（LLM）的新方法：让 LLM 生成实例生成程序，并通过预设的检查步骤确保生成结果的正确性。实验表明，这类自动生成的实例生成器能够快速产生大量满足约束的、形式多样的实例，且在正确性上有理论保证。
点评