搜索思维：通过效率视角用语言模型进行规划

计算机科学中研究算法最重要的性质包括可靠性、完备性和复杂性。然而，对于最近提出的大量使用大语言模型进行规划的方法，这些性质很少被分析。在这项工作中，我们填补了这一空白。我们分析了使用LLM进行规划的这些性质，并强调最近的趋势为了效率而放弃了可靠性和完备性。我们提出了一种显著更高效的方法，同时可以保持可靠性和完备性。我们在四个代表性搜索问题上进行了举例说明，并与文献中试图解决这些问题的基于LLM的解决方案进行了比较。我们表明，通过使用LLM生成搜索组件的代码，我们可以在仅调用LLM几次的情况下以100%的准确率解决整个数据集。我们主张负责任地使用计算资源；敦促研究界研究可靠且完备的基于LLM的方法，这些方法应保持高效。