中国科学技术大学发布UniToolCall数据集,应用在工具学习、智能体领域

中国科学技术大学本次发布的数据集UniToolCall,UniToolCall是由宁波数字孪生研究院等机构构建的大规模工具学习数据集，包含22,606个工具定义和390,060条训练实例。该数据集创新性地融合了10个标准化公共数据集与结构可控的合成轨迹，涵盖单跳/多跳、单轮/多轮交互模式，并首次显式建模了串行与并行执行结构。通过独创的锚定链接机制强化跨轮次依赖关系，所有数据均采用统一的QAOA（查询-动作-观察-回答）表示框架。该数据集旨在解决工具学习中的表征碎片化、结构欠建模和评估不兼容三大核心问题，为LLM智能体的工具调用能力提供标准化训练与评估基准。

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