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Yan Jiang
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GFMate 通过测试时提示调优增强图基础模型
研究人员推出 GFMate，一种旨在增强图基础模型 (GFM) 的新型测试时提示调优方法。与先前将源域信息嵌入提示的方法不同，GFMate 在目标域预训练后应用质心和层提示，从而避免与特定源域和 GFM 预训练策略纠缠。该方法还包含一个互补学习目标，以在测试时调优期间利用标记和未标记的目标域数据。在 12 个基准数据集上的实验表明 GFMate 的有效性，性能提升高达 30.63%。
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NaviAgent 通过双层规划改进 LLM 工具编排
研究人员开发了 NaviAgent，一个旨在改进大型语言模型（LLM）如何编排使用外部工具的新系统。NaviAgent 采用双层架构，将任务规划与工具执行分开，并使用基于图的模型来理解数百甚至数千个工具之间的关系。这种方法旨在通过允许代理独立于工具间的复杂性来规划工具链，从而减少错误并提高可扩展性。在 API-Bank 和 ToolBench 等基准测试上的评估表明，任务成功率显著提高，尤其是在复杂任务方面。