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工具调用
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新指标登场：如何科学衡量大模型工具调用效率？
研究人员提出“工具效率”与“边际工具效用”两项新指标，为评估大语言模型工具调用性能提供量化标准，助力构建更精简高效的工具套件。
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Safety Sentry：为AI智能体引入上下文感知的三路安全路由机制
研究团队提出Safety Sentry框架，将传统二元安全判断扩展为“执行-询问-拒绝”三路决策，通过单次解码调用实现轻量级安全防护，显著提升LLM智能体工具调用的安全性。
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超越下一词预测：RLVR方法在Atlassian工具调用智能体上的概念验证
研究团队提出RLVR方法，通过强化学习与可验证奖励机制，显著提升小型语言模型在企业API工作流中的工具调用准确率，在Jira和Confluence模拟环境中实现从0.35到接近1.00的性能跃升。
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开源模型工具调用能力大考：你的Agent够“智能体”吗？
Hugging Face发布新基准测试，帮助开发者评估开源模型在自定义工具调用与智能体任务中的实际表现。
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