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BFCLv3
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新数据集 ToolRACER 通过对抗性对话增强代理的鲁棒性
研究人员推出了 ToolRACER,这是一个旨在创建更鲁棒的对话代理的合成数据生成管道。该管道模拟用户、助手和工具的交互,专注于现有基准通常忽略的现实和对抗性对话场景。由此产生的数据集 ToolRACERBench 包含 5.6K 个跨六个领域的已验证对话轨迹,其中大部分包含易出错的交互。在 ToolRACERBench 上训练的模型在既定的函数调用基准上显示出改进的代理准确性和鲁棒性。
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EnvFactory 通过合成环境自动化 LLM 工具使用训练
研究人员开发了 EnvFactory,这是一个旨在通过代理强化学习增强大型语言模型工具使用能力的自动化框架。该系统合成可执行工具环境,并从真实资源生成逼真的多轮训练轨迹。通过采用拓扑感知采样和精炼,EnvFactory 生成具有隐式意图的接地查询,克服了先前依赖昂贵 API 或简单合成数据的方法的局限性。该框架已显示出显著的性能提升,在 BFCLv3 等基准测试中将 Qwen3 系列模型提升了高达 15%,并增强了对话能力。