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从思考到行动：大模型自主工具调用能力的深度实现

从思考到行动：大模型自主工具调用能力的深度实现
本项目由复旦大学知识工场实验室肖仰华教授、梁家卿青年副研究员领导，博士生韩槿一，硕士生李廷云、熊程元、姜子上、王昕奕等同学共同参与完成。 GPT - 4o、Deepseek - R1 等高级模型已展现出令人惊叹的「深度思考」能力：理解上下文关联、拆解多步骤问题、甚至通过思维链（Chain - of - Thought）进行自我验证、自我反思等推理过程。 但是，多数主流模型仍在基础问题上犯错，复杂四则运算计算失误，简单「两个小数比大小」出错、甚至连数清楚 strawberry 里有几个「r」都能翻车……即使提示像 R1 这样具备深度思考能力的大模型也要消耗大量的 token 才能勉强答对。
4/17/2025 10:43:00 AM
机器之心
准确率68.7%、召回率49.6%，牛津、EPFL等团队开发基于Transformer架构的WES数据体细胞和种系CNV调用程序

准确率68.7%、召回率49.6%，牛津、EPFL等团队开发基于Transformer架构的WES数据体细胞和种系CNV调用程序
编辑 | 萝卜皮拷贝数变异（CNV）与多种遗传性疾病的病因有很大关联。利用全外显子组测序（WES）数据准确检测 CNV 一直是临床上长期追求的目标。尽管最近性能有所提高，但这是不可能的，因为算法大多精度低，专家策划的黄金标准调用集的召回率甚至更低。牛津大学（Oxford University）、瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）以及土耳其毕尔肯大学（Bilkent University）提出了一个基于深度学习的 WES 数据体细胞和种系 CNV 调用程序，名为 ECOLE。基于 Transformer 架构的变体，该
1/5/2024 12:06:00 PM
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