该研究提出了一种精准驱动的工具推荐方法（PTR），旨在优化大型语言模型在特定任务中的工具选择。通过动态调整工具集并考虑历史使用数据，PTR显著提高了工具推荐的准确性，可能提升大型语言模型在复杂问题解决中的应用效率。
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