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研究团队提出Noura大模型规划框架
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AI 综述
2026年11月2日，arXiv发布研究论文，提出了名为Noura的规划框架。该框架将大语言模型规划与个人可执行规范相结合，把执行计划与修正过程转化为针对小模型的后训练监督信号。在涵盖4,993名测试者的实验中，Noura-SFT将Qwen3-14B模型的完整计划通过率从24.0%提升至72.5%，规则违规减少97.5%，且表现超越了GPT-6 Luna教师模型。同时，基于Qwen、Phi和Llama四个基底模型的自训练在1,249人子集上实现了41%至61%的规则违规降幅。
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最新进展11月2日 13:00
arXiv论文提出Noura框架，可大幅提升小模型规划通过率并减少规则违规。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.AINoura：个人需求能否成为大模型规划的监督信号？
Noura 将 LLM 规划与个人可执行规范结合，把执行计划与修正转化为小模型的后训练监督信号。在 4,993 名测试者上，Noura-SFT 将 Qwen3-14B 完整计划通过率由 24.0% 提至 72.5%，违规减少 97.5% 且优于 GPT-6 Luna 教师模型。针对 Qwen、Phi 和 Llama 四个基底模型的自训练在 1,249 人子集上减少了 41-61% 的规则违规。
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