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报告题目：结合大语言模型与形式化推理的高效机器人任务规划：从“粗解”到可证执行

报告时间：2025年11月1日（星期六）14:00

报告地点：翡翠湖校区科教楼A楼1602

报 告 人：吉建民  副教授

工作单位：中国科学技术大学

举办单位：风云体育

报告简介：

大语言模型展示出一定程度的通用求解能力，但可靠性有待提高；形式化推理结论可靠，但难以处理大规模问题。本报告聚焦大语言模型（LLM）和形式化推理（Answer Set Programming, ASP）在认知机器人任务规划中的协同方式。先由 LLM 生成可读的“骨架/粗解”计划，再将其编译为 ASP 约束，由专业求解器进行一致性检查与最优解合成，从而把通用常识与可验证推理结合起来。面向家居环境的认知机器人任务规划问题，形成两阶段系统 CLMASP，使计划从自然语言出发，最终落到“可证、可执行”的动作序列。CLMASP 在 VirtualHome 平台与 clingo/DLV2 等求解器上验证：ASP 推理时间由 >2h 降至 <5s，计划可执行性从 7% 提高到 90%，显著提升效率与可靠性。

报告人简介：

吉建民，中国科学技术大学计算机学院副教授，博导。在中国科学技术大学获得学士、博士学位，曾任香港科技大学博士后，阿尔伯塔大学、卡内基梅隆大学访问学者。吉建民博士主要研究方向为认知机器人，自动驾驶，深度强化学习。十多年来一直负责中科大“可佳”“佳佳”服务机器人的认知、决策模块，获得RoboCup@Home世界冠军，并被《Artificial Intelligence》评为机器人认知方面的十年最佳技术成果。指导开发“科小猬”“科小墩”自动驾驶系统，“科小鸮”路侧感知系统，“科小灵”具身智能机器人。中科院青促会会员，获得华为公司火花奖。长期担任AIJ、JAIR、RA-L审稿人，AAAI、IJCAI、ICRA、AAMAS、KR、IROS（高级）程序委员会委员。