本文介绍了ToolLLM框架，提升了自然语言模型的规划与推理能力。ToolLLaMA在复杂指令执行上表现优异，ToolEyes系统评估了LLMs的工具学习能力，发现模型在工具选择上存在局限。RoTBench和RoTTuning策略增强了LLMs的鲁棒性，研究探讨了工具学习的益处与挑战，并提出标准化教学方法以提高LLMs的效率与准确性。