A 3D Characterization Framework for Intelligent Sequential Decision Making

📄 arXiv: 2610.11696v1 📥 PDF

作者: Sadig Gojayev, Carolina Fortuna

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-08

💡 一句话要点

提出三维特征框架以优化智能序列决策

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 序列决策 马尔可夫决策过程 人工智能 强化学习 大型语言模型 汉诺塔难题 计算成本 自主性评估

📋 核心要点

  1. 现有的AI序列决策方法缺乏统一的比较标准，导致不同方法的优劣难以评估。
  2. 提出的三维特征框架通过MDP形式化、设计自主性和计算成本来分析不同AI方法的性能。
  3. 通过汉诺塔难题的实验，发现LLM方法在复杂性和成本上显著高于其他方法，如Neurosolver和FBRL。

📝 摘要（中文）

本论文针对现有人工智能（AI）系统在序列决策中的推理能力评估方法缺乏统一比较的问题，提出了一种三维特征框架。该框架通过将不同方法投影到马尔可夫决策过程（MDP）中、评估其自主性以及计算成本，帮助分析AI方法。研究分析了图基方法、强化学习和大型语言模型（LLM）方法在设计选择和性能特征上的差异，使用汉诺塔难题作为基准，揭示了LLM方法在内存和运行时间上的显著成本。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决不同AI方法在序列决策中的比较缺乏统一标准的问题。现有方法往往难以在相同条件下进行有效评估，导致其推理能力的真实表现不明。

核心思路：论文提出的三维特征框架通过将不同方法映射到马尔可夫决策过程（MDP），并结合自主性和计算成本的评估，提供了一种系统化的分析工具，以便于比较和理解不同AI方法的性能。

技术框架：该框架包括三个主要模块：1) 将方法投影到MDP形式化；2) 通过人类先验对设计的自主性进行排名；3) 评估技能与计算成本。通过这些模块，分析了Neurosolver、FBRL和LLM方法的设计选择和性能特征。

关键创新：最重要的创新在于提出了三维特征框架，使得不同AI方法可以在统一的标准下进行比较，特别是揭示了LLM方法在内存和运行时间上的高成本，这一发现与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，使用汉诺塔难题作为基准，确保了规则明确且复杂性可扩展。框架的设计允许对不同规模问题进行一致性比较，确保了实验结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

fig_0
img_1
img_2

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM方法由于其弱约束的动作空间设计，导致在内存和运行时间上显著高于Neurosolver和FBRL，具体表现为内存成本增加和运行时间延长。这一发现强调了在设计AI方法时需要平衡复杂性与效率之间的关系。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能决策系统、游戏AI、机器人控制等。通过提供统一的比较框架，可以帮助研究人员和工程师更好地选择和优化适合特定任务的AI方法，从而提升系统的整体性能和效率。未来，该框架有望推动AI领域的标准化进程，促进不同方法之间的协同发展。

📄 摘要（原文）

Puzzles are widely used to evaluate the reasoning capabilities of artificial intelligence (AI) systems for sequential decision making, yet approaches originating from different paradigms are rarely compared under unified conditions. To address this gap, we introduce a three-dimensional characterization framework that enables the analysts of AI methods by 1) projecting them to the Markov decision process (MDP) sequential decision making formalism, 2) degree of autonomy through human prior ranking of their designs and, 3) skill and computational cost. Using this framework, we analyze how representative graph-based, reinforcement learning, and large language model (LLM)-based approaches differ in their design choices and performance characteristics, instantiated respectively by Neurosolver, forward-backward reinforcement learning (FBRL), and automated thought-of-search (AutoToS), including a double-agent extension of thought-of-search (DA-ToS). The analysis relies on the Tower of Hanoi puzzle that provides a controlled benchmark with well-defined rules and scalable complexity, enabling consistent comparison across increasing problem sizes. The 3D characterization reveals that LLM-based methods, due to their weakly constrained action-space design, shift complexity from architecture to inference-time verification, leading to substantially higher memory and runtime costs than Neurosolver and FBRL.