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本文通过实验测试了配备GNN工具的LLM代理是行使判断力还是盲目服从工具，发现代理在97.6%–99.2%的情况下与GNN保持一致，且更强的骨干模型服从得更彻底。这种服从的代价并不会随能力提升而减少，选择性调用仍然是一个开放问题。
SpatialClaw是一个无需训练的框架，它采用代码作为动作接口，使视觉语言模型能够进行灵活、有状态的空间推理，在多种3D/4D空间推理任务上取得了卓越性能。
本文介绍了SPADER，一个用于多答案问答的强化学习框架，它使用逐步同行优势进行信用分配，并采用多样性感知探索奖励来提高长尾实体的召回率，在多个基准测试上取得了更好的性能。
本文介绍了 CoCoDA，这是一个利用协同演化的组合式有向无环图（DAG）来管理增强型智能体工具库的框架。该框架使小型语言模型能够高效地检索和组合工具，从而使 8B 模型在推理基准测试上的性能能够匹敌甚至超越 32B 模型。