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Chain-of-Thought-Planung
Verwendung von Chain-of-Thought-Prompting großer Sprachmodelle zur Generierung schrittweiser Aufgabenpläne für Roboter. Das LLM denkt eine Aufgabe durch (z. B. 'um Kaffee zu machen: 1. Tasse finden 2. Mit Wasser füllen 3. Erhitzen...') und jeder Schritt wird über Skill-Primitive oder VLAs an ausführbare Roboter-Aktionen gebunden. CoT-Planung verbessert die Erfolgsquoten bei langfristigen Aufgaben.