NeurIPS 2024 | 真实世界复杂任务，全新基准GTA助力大模型工具调用能力评测

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点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ 计算机视觉研究院 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 论文标题：GTA: A Benchmark for General Tool Agents 论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.08713 代码和数据集链接: https://github.com/open-compass/GTA 项目主页:  https://open-compass.github.io/GTA Hugging Face：https://huggingface.co/datasets/Jize1/GTA 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 本篇论文已被 NeurIPS 2024 Dataset & Benchmark Track 接收，作者来自上海交通大学 IWIN 计算智能团队和上海人工智能实验室。其中，第一作者王骥泽是上海交通大学自动化系一年级博士生，研究方向涉及大模型智能体、自然语言处理。 利用语言模型调用工具，是实现通用目标智能体（general-purpose agents）的重要途径，对语言模型的工具调用能力提出了挑战。然而，现有的工 ………………………………