arXiv · AI· Yize Cheng, Chenrui Fan, Mahdi JafariRaviz, Keivan Rezaei, Soheil Feizi·· 4 小时前AI 评分34
LLM 工具使用中的“知行鸿沟”：模型自适应工具必要性揭示认知与执行断层
Model-Adaptive Tool Necessity Reveals the Knowing-Doing Gap in LLM Tool Use
AI 导读
研究提出基于模型经验性能的模型自适应工具必要性定义，对比发现四个模型在算术与事实问答中存在 26.5%-54.0% 和 30.8%-41.8% 的错配。 通过分析隐藏状态发现，认知与执行信号在驱动下一步动作的晚期层几乎正交，绝大多数错配集中在认知到行动的过渡阶段。 这表明提升 LLM 工具使用可靠性不仅需改进对工具必要性的识别，更需优化将该识别转化为实际调用行动的过程。
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