يقدم الباحثون GRASP، وهو إطار عمل للتخطيط متعدد المراحل وواعٍ بالاستراتيجية، مصمم لتوليد خطط قابلة للتنفيذ بلغة طبيعية عالية الجودة للمهام المعقدة حيث تتدهور عادةً موثوقية نماذج اللغات الكبيرة القياسية. يفكك النظام خط أنابيب التخطيط إلى وحدات متخصصة: GenPlan للإرشادات العامة الشاملة، RevPlan لاستكشاف الاستراتيجيات المحلية، وVerPlan لتقييم المسارات بشكل مستقل.
- يحقق GRASP حالة فائقة جديدة عبر مجموعات بيانات متنوعة، مما يؤدي إلى مكاسب في الدقة تبلغ حوالي 12.4% على جدول جدولة الخطط الطبيعية (Natural Plan Calendar Scheduling) وحوالي 30.8% على ZebraLogic مقارنةً بالمخططين المباشرين لنماذج اللغات الكبيرة.
- يلغي الإطار تماماً عقوبة تدهور المهام المتعددة الملاحظة في المخططين القياسيين، محققاً مكسباً مطلقاً في الدقة يصل إلى 16.7% في بيئات المهام المزدوجة المتداخلة.
- من خلال عزل السياق وفرض التنظيم الشامل الصارم، يتفوق GRASP على نماذج الاستدلال المتقدمة مثل GPT-5-mini بهامش 14.5%.
يعالج هذا النهج تحدي الحفاظ على الأداء مع زيادة تعقيد المهمة، مقدماً تحسينات كبيرة مقارنةً بطرق التخطيط المباشرة لنماذج اللغات الكبيرة.