OpaqueToolsBench：通过工具交互革新大语言模型智能体research#llm🔬 Research|分析: 2026年2月18日 05:02•发布: 2026年2月18日 05:00•1分で読める•ArXiv NLP分析这项研究介绍了 OpaqueToolsBench，这是一个突破性的基准，旨在改进大语言模型 (LLM) 智能体与真实世界工具的交互方式。 该研究的创新方法 ToolObserver 迭代地改进工具文档，承诺在复杂环境中实现更有效的 LLM 性能。 这一进步可能会对人工智能如何处理现实世界任务产生重大影响。要点•OpaqueToolsBench 为使用不透明工具评估 LLM 智能体性能提供了一个新基准。•ToolObserver，一个新框架，通过观察工具调用轨迹来优化工具文档。•该方法通过在探索期间使用比其他方法更少的 token 来展示效率。引用 / 来源查看原文"“我们的方法在 OpaqueToolsBench 上，甚至在相对困难的设置下，在跨数据集上都优于现有方法。”"AArXiv NLP2026年2月18日 05:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧AIC CTU@AVerImaTeC: Revolutionizing Fact-Checking with Dual-Retriever RAG较新GRAFNet: Revolutionizing Polyp Segmentation with AI-Powered Precision相关分析research切换式神经网络的激动人心的进展！2026年2月18日 10:01researchPlan模式对决：比较 Copilot 和 Claude Code，以实现卓越的代码设计2026年2月18日 07:30researchCyberAgent 发布免费 AI 培训资源：赋能生成式人工智能的未来！2026年2月18日 07:30来源: ArXiv NLP