“本论文综述了大模型工具学习的最新进展与挑战。工具作为人类智慧和能力的延伸,在提升生产力和解决问题方面至关重要。随着大语言模型(Large Language Models)的突破,工具学习得到了广泛关注,通过动态调用外部工具,显著增强了模型解决复杂问题的能力。本文介绍了一个通用的大模型工具学习框架,包括控制器、工具集、环境和感知器四个核心组件。我们详细探讨了四个关键问题:意图理解、规划、工具使用和记忆管理。在意图理解方面,模型需要准确解析用户的输入和隐含意图。规划能力使模型能够将复杂任务分解为可执行的子任务。工具使用方面,介绍了示范学习、教程学习和探索学习三种主要训练策略,通过观察人类示范、阅读工具手册和直接探索来提升模型能力。记忆管理方面,提出了动态记忆管理和信息优先级管理等方法,以提高模型处理复杂任务的效率和准确性。本文分析了当前大模型工具学习的研究进展和每个领域的挑战,为未来研究提供了有价值的见解。希望通过这篇综述,能帮助研究人员和开发者更好地理解和推进大模型工具学习领域的发展。”