TRACE：面向企业参数化工具检索的两阶段课程训练方法

作者团队在arXiv发布论文，提出TRACE（Tool Retrieval via Augmented Chain-of-thought and Enterprise rules）方法，用两阶段课程训练解决企业级LLM参数化工具检索中的知识被破坏与beam-search解码过慢的问题。该方法面向企业参数化工具检索场景，训练模型先输出思考轨迹（thinking trace），再生成工具token的JSON列表。 论文称第二阶段（Stage 2）是其核心贡献。效果在覆盖两条企业产品线、共8300多个工具的组合企业目录上评估。

AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。