科技媒体marktechpost报道，英伟达联合宾夕法尼亚州立大学、华盛顿大学推出Nemotron-Research-Tool-N1系列模型，该模型受DeepSeek-R1启发，采用新型强化学习(RL)范式，显著提升大型语言模型(LLMs)的工具推理能力。
传统方法依赖合成数据，难以捕捉明确的推理步骤，导致模型仅模仿表面模式。Nemotron-Research-Tool-N1通过轻量级监督机制和二元奖励策略，使模型自主优化工具调用的功能正确性。其采用结构化提示模板(如``和``标签)，有效避免过拟合。
测试显示，基于Qwen2.5和LLaMA变体的Nemotron-Research-Tool-N1在BFCL和API-Bank基准上表现优异，准确率超越GPT-4o及专用微调模型。这一成果标志着LLMs从监督微调向强化学习范式的重要转变。
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