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English(EN) Concurrency without Model Changes: Future-based Asynchronous Function Calling for LLMs

AsyncFC 框架在无需模型更改的情况下提高了 LLM 函数调用的速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 AsyncFC，这是一个增强大型语言模型 (LLM) 函数调用效率的新框架。该系统将 LLM 解码与函数执行分离，允许并行处理并减少总体延迟，而无需修改模型。AsyncFC 在编码任务上展示了 1.4 倍的速度提升，同时保持了准确性，表明 LLM 可以对表示未解决执行结果的符号未来进行推理。 AI

影响 通过实现工具使用的并行处理，可以显著加快 LLM 代理的执行速度。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Guangyu Feng, Huanzhi Mao, Prabal Dutta, Joseph E. Gonzalez ·

    无需模型更改即可实现并发：LLM的基于Future的异步函数调用

    arXiv:2605.15077v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Function calling, also known as tool use, is a core capability of modern LLM agents but is typically constrained by synchronous execution semantics. Under these semantics, LLM decoding is blocked until each function call c…

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