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通过经验知识整合与激活推动LLM工具调用的极限

arXiv cs.CL · 2026-06-10 缓存

本文对将经验知识整合到LLM工具调用中进行了系统研究,提出了KATE框架,该框架结合了知识增强数据、宽度扩展推理和知识感知训练,在BFCL-V3和AppWorld基准上取得了一致的改进。

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