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ToolPRMBench：数学PRM评Agent工具调用行不通
深度学习自然语言处理
AI 摘要
Arizona State等团队推出ToolPRMBench：用数学PRM评Agent工具调用行不通。用两种采样策略构建数据，提ToolPRM - GRPO训练范式。实验表明通用PRM差，RL让模型泛化强，小模型低成本也可行。
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拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
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