4B参数医疗智能体通过行为蒸馏实现离线部署,性能媲美前沿大模型
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通过自适应工具加载和基于评分标准的强化微调,让4B小模型逼近前沿大模型的智能体性能
MOSAIC 框架通过显式安全检查和偏好学习,让智能体在多步工具调用中学会安全决策
首个通用Agent系统评测:5架构×5模型×6基准的全因子实验
在不修改模型参数和系统提示的前提下,通过注入外部推理引导对话智能体从错误中恢复
提出GUI-Owl-1.5模型家族,通过混合数据飞轮和多平台RL扩展实现跨设备GUI自动化
通过推理时表征工程提升LLM工具调用的可执行性,无需微调模型
通过学习识别并省略冗余的思考和观察token,在不损失准确率的前提下大幅降低智能体推理成本
提出首个评估VLM自适应推理模式选择能力的基准,揭示准确率与模式选择能力解耦现象
基于旅行规划场景构建长程多轮交互基准,揭示现有LLM在复杂约束下的严重不足
解锁隐式经验:从文本中合成工具使用轨迹
👍 39提出从文本语料库直接提取多轮工具使用轨迹的新范式,绕过对预定义工具的依赖
提出步骤级工具调用安全检测基准、防护栏模型和反馈驱动推理框架,将有害调用降低65%
用文件系统记忆存储反馈,摊销推理时自我纠错的计算成本
提出双路径框架ATLAS,通过集群路由和强化学习实现动态模型-工具协同编排。