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论文追踪· arXiv:2608.02110· Dingwei Zhu, Jiahan Li, Chengjun Pan, Yunxian Yang, Yunbin Zhao, Yunke Zhang, Zhonghang Lu, Zhuohui Sheng, Chenhao Huang, Jiahang Lin, Yajie Yang, Junlin Shang, Shichun Liu, Yuhui Wang, Honglin Guo, J·本站收录 · 原文发表

IACM-RL:面向动态意图波动下复杂工具调用的意图感知上下文管理与强化学习

IACM-RL: Intent-Aware Context Management and Reinforcement Learning for Complex Tool Invocation under Dynamic Intent Fluctuations

AI 导读

IACM-RL 框架通过 BeliefState 自生成上下文管理器主动追踪目标变化,并用结构化过期标记隔离被覆盖的参数,以分层意图驱动奖励加三项辅助损失优化策略。作者同时提出 DynamicIntent 流水线,覆盖 13 种细粒度意图波动场景并配套五维诊断指标。在 DynamicIntent、BFCL-V3 和 τ²-Bench 上,IACM-RL 显著优于基线,减少无限 API 循环与过期上下文错误,并提升域外泛化能力。

阅读原文arxiv.org