大家好，我是PaperAgent，不是Agent！

不借助外部验证器，只让 LLM 反复“自评 + 重写”，就能把 Blocksworld 准确率从 49.8% 飙到89.3%，刷新多项规划 benchmark 的记录。

Self-Critique 带来的暴涨

🖼️ 整体流程一图胜千言

图 1：迭代自评示意

图 1：LLM = 探险家，每轮先“画地图”（生成计划），再“检查地图”（自评），把失败扔进背包，下次再画新地图。

🔍 为什么“自我批评”突然灵了？

过往研究（Valmeekam’23、Huang’24）认为 LLM 自评=假阳性之王，原因：

1. 不会真的“逐步验证”动作前提；
2. 没有外部 Oracle 给反馈，越改越错。

本文对症下药：

• 显式状态追踪：强制模型每步输出“前提-结果”状态；
• 失败记忆池：把历史错误计划+批评拼回 prompt，避免重蹈覆辙；
• 自一致性投票：同一计划让模型评 5 次，多数表决降低误判。

⚙️ 方法拆解

算法 1 ：

• plan_prompt：16-shot 手工示例（Blocksworld 用 PDDL 描述）
• critique_prompt：零-shot，只给领域定义+“请逐步验证每条动作前提”

🧪 消融实验：哪个组件最值钱？

🌟 跨模型验证：不是 Gemini 一家独秀

💡 实用启示 & 未来方向

1. Prompt 即插件：零-shot 批评模板直接复用到新领域，无需重新训练。
2. 成本可控：平均只需 6~14k tokens（≤10 轮迭代）即可收敛。
3. 下一步：

• 把“自评”接入 MCTS/ToT 做树搜索；
• 在真实世界规划（旅行、项目管理）上试规模；
• 研究如何减少“假阳性”进一步逼近 Oracle。

🏁 结语

当 LLM 被“强迫”做一位严格的老师，给自己每份作业打红叉，它居然真能把错误率压到新低。
Intrinsic Self-Critique不仅刷新了规划 SOTA，更为“无监督自我提升”提供了一条极简却强大的新范式。

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