As Expected? Efficient LLM Planning via Expectation-Observation Consistency Verification

📄 arXiv: 2611.02438v1 📥 PDF

作者: Qingfu Zhu, Huanyang Zheng, Ting Liu, Wanxiang Che

分类: cs.CL

发布日期: 2026-11-02

💡 一句话要点

提出期望-观察一致性验证机制以提高LLM规划效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 期望观察一致性 大语言模型 批处理执行器 规划机制 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的LLM规划方法如反应执行器在每一步只生成单一动作，导致推理成本高且效率低下。
  2. 本文提出的EOCV机制通过生成期望结果并与实际观察进行比较，解决了批处理执行器中累积错误的问题。
  3. 实验结果显示，EOCV在多个基准测试中与反应执行器的表现相当，同时显著降低了加权令牌的使用量。

📝 摘要（中文）

LLM规划通常依赖于反应执行器（如ReAct），在每一步生成单一动作以保持与最新观察的关联，这导致了显著的推理成本。批处理执行器通过在一次模型调用中预测多个动作来降低此成本，但由于忽略中间观察，容易产生累积错误。本文提出了一种期望-观察一致性验证（EOCV）机制，旨在提高批处理执行器的效率，同时保持其基础性。该机制生成动作结果的期望，并与实际观察进行比较。若一致，则继续执行；若不一致，则提前终止并从当前观察重新规划。实验表明，EOCV与反应执行器在多个基准测试上的平均任务表现相当，同时平均加权令牌使用量减少29-35%。此外，该机制具有模型无关性，并在与最先进的规划器集成时仍然有效。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是LLM规划中反应执行器的高推理成本和批处理执行器的累积错误问题。现有方法在生成动作时未能有效利用中间观察，导致效率低下和错误累积。

核心思路：提出期望-观察一致性验证（EOCV）机制，通过生成动作结果的期望并与实际观察进行比较，确保执行过程中的一致性，从而提高效率并减少错误。

技术框架：EOCV机制的整体架构包括期望生成模块和一致性验证模块。期望生成模块负责预测动作结果，而一致性验证模块则比较期望与实际观察，决定是否继续执行或重新规划。

关键创新：EOCV机制的核心创新在于其能够在保持基础性的同时，显著提高批处理执行器的效率。与传统反应执行器相比，EOCV允许在多个动作的预测中进行一致性检查，从而减少了推理成本。

关键设计：在设计中，EOCV机制采用了模型无关的策略，能够与多种最先进的规划器集成。关键参数包括期望生成的准确性和一致性验证的阈值设置，这些设计确保了机制的有效性和灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EOCV机制在多个文本和多模态基准测试中与反应执行器的平均任务表现相当，同时在加权令牌使用量上减少了29-35%。这一显著的性能提升证明了EOCV在提高规划效率方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化决策系统和多模态交互等。通过提高LLM规划的效率，EOCV机制能够在资源受限的环境中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

LLM planning often relies on reactive executors (e.g., ReAct) that generate a single action at each step to remain grounded in the latest observations, incurring substantial inference cost. Batched executors reduce this cost by predicting multiple actions in a single model invocation, yet they are prone to compounding errors, as intermediate observations are ignored. We propose an expectation-observation consistency verification (EOCV) mechanism for batched executors, preserving grounding while improving efficiency. The mechanism generates expectations of action outcomes and compares them with the resulting observations. Consistency permits continued execution, whereas mismatches trigger early termination and replanning from the current observation. Experiments on text-based and multimodal benchmarks across multiple backbones show broadly comparable average task performance between EOCV and reactive executors, with a 29-35% reduction in average weighted token usage. Moreover, the mechanism is model-agnostic and remains effective when integrated into state-of-the-art planners.