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Md Tahmid Rahman Laskar
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新框架评估 LLM 语音工具调用能力
研究人员开发了一个新框架，用于评估大型语言模型（LLM）在处理语音输入时的工具调用能力，解决了现有基于文本的基准测试的局限性。该框架通过整合文本转语音、说话人变化和环境噪声，将基于文本的评估转换为基于音频的评估，同时保留了原始标注。在 Gemini-3.1-Flash-Live 和 GPT-Realtime-1.5 等模型上对 Confetti 和 When2Call 等转换数据集进行的评估显示，性能因模型和任务而异，Gemini-3…
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分析代理系统将自然语言转换为企业 API 查询
研究人员开发了一个名为 Analytic Agent 的 Agentic LLM 系统，旨在弥合自然语言查询与企业分析 API 之间的差距。该系统旨在通过安全地与包含复杂业务逻辑的 API 进行交互，克服传统 Text-to-SQL 方法的局限性，确保一致性和合规性。Analytic Agent 已在 90 个真实的企业用例中进行了评估，展示了其通过多步推理解释用户目标、验证权限和生成合规可视化图表的能力。