Google Research·· 19 天前精选AI 评分75
Google Research 提出 ToolGrad：用文本梯度高效生成工具调用数据集
ToolGrad: Efficient tool-use dataset generation with textual "gradients"
AI 导读
Google Research 发表 ToolGrad，用答先于问和文本梯度迭代拼接 API 链，以接近 100% 通过率在 ToolBench 16k+ API 库上生成工具调用数据；在 BFCL 上，Gemma-3-12B 微调后得分 83.1，与 gemini-2.5-pro 等闭源模型相当并超越 GPT-5 和开源专用模型。
推荐理由
提出答先于问的生成范式，低成本产出高通过率工具调用链数据，模型在跨工具场景中可匹敌头部闭源方案。
来源：Google Research · research.google