China Travel Planning AI: Real-World Benchmark for Smart Travel Assistant Performance

作者：邵杰晶、杨晓雯、张博文、陈柏志、魏文达、蔡国豪、董振华、郭兰哲、李宇峰

[🌟] 南京大学LAMDA团队与华为诺亚方舟实验室联合推出ChinaTravel——评估大语言模型旅行规划能力的突破性基准。

[❤️] 基于大语言模型的智能体快速发展，带来了令人兴奋的可能性，其中旅行规划成为极具前景的应用方向。该领域结合了复杂决策与巨大市场潜力，受到学术界与工业界的广泛关注。然而，现有基准（如TravelPlanner）存在明显不足——它们未能体现真实旅行规划的多样性与个性化需求，且主要面向西方旅行偏好，难以适配中文用户需求。

ChinaTravel应运而生：首个专为真实中文旅行场景设计的评测基准。我们创新性地通过问卷收集旅行偏好，结合神经符号学习技术，构建了具备组合泛化能力的领域专用语言。该框架支持从可行性、约束满足度到偏好对比的多维度综合评估。

数据最具说服力：神经符号智能体在旅行规划中展现出显著潜力，约束满足率达到27.9%——相较纯大语言模型的2.6%实现了质的飞跃。在这些亮眼数据之外，我们的研究还揭示了实际部署中的关键挑战，包括开放语言推理与新概念组合处理等。

ChinaTravel不仅测评性能——更为旅行规划能力评估树立了新标准与新视角，为这一动态领域的突破性创新铺平道路。

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