arXiv论文提出ZoE评分规则，缓解未用工具检索下降
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arXiv论文提出ZoE评分规则，缓解未用工具检索下降
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AI 综述
Abhijit Chakraborty在arXiv论文（2610.30867）中研究AI智能体共享工具目录时，将使用示例折叠（folding）进检索索引的影响，发现这虽然有利于已有示例的工具，但会降低未被使用过的工具的检索率，并提出ZoE（Z-scores over Evidence）评分规则，将工具文档与使用情况分开打分，使没有使用记录的工具仍保留文档得分。 论文称，在StableToolBench上使用其主要嵌入模型时，未使用工具进入前五名的比例从73%降至40%；而在测试的全部三个目录和两种嵌入模型下，ZoE比为使用结果保留槽位的路由器更常检索到未使用工具。对某一目录上的五个模拟智能体，折叠使每个智能体的未使用工具检索都下降，改用ZoE后未检测到平均下降，但部分智能体仍有损失。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月27日 12:00
arXiv 研究：将共享使用示例折叠进工具索引会降低未使用工具的检索率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AIarXiv 研究：将共享使用示例折叠进工具索引会降低未使用工具的检索率
arXiv 论文研究 AI 智能体共享工具目录时汇集使用示例对检索的影响。将使用示例折叠进搜索索引虽有利于已有示例的工具，但在三个目录中的两个上显著降低未使用工具进入前五名的频率：在 StableToolBench 上该比例从 73% 降至 40%。
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