ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in Large Language Models

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内容提要

本研究提出ReTool,旨在解决现有推理模型在结构化问题解决中的不足。通过集成实时代码执行与自然语言推理,ReTool在复杂数学推理任务中的准确率达到67%,显著优于传统方法,展示了工具整合的潜力。

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