Re-Invoke: Tool Invocation Rewriting for Zero-Shot Tool Retrieval
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chen, Yanfei, Yoon, Jinsung, Sachan, Devendra Singh, Wang, Qingze, Cohen-Addad, Vincent, Bateni, Mohammadhossein, Lee, Chen-Yu, Pfister, Tomas |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Search-Adaptor: Embedding Customization for Information Retrieval
von: Yoon, Jinsung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yoon, Jinsung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DocLens : A Tool-Augmented Multi-Agent Framework for Long Visual Document Understanding
von: Zhu, Dawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Dawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Less is More: Adaptive Coverage for Synthetic Training Data
von: Tavakkol, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tavakkol, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Large Language Models Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning
von: Han, Sungwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Sungwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TUMIX: Multi-Agent Test-Time Scaling with Tool-Use Mixture
von: Chen, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Scalable Algorithm for Individually Fair K-means Clustering
von: Bateni, MohammadHossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bateni, MohammadHossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing
von: Song, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Song, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ATLAS: Constraints-Aware Multi-Agent Collaboration for Real-World Travel Planning
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advancing and Benchmarking Personalized Tool Invocation for LLMs
von: Huang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Matryoshka-Adaptor: Unsupervised and Supervised Tuning for Smaller Embedding Dimensions
von: Yoon, Jinsung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yoon, Jinsung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CodeTool: Enhancing Programmatic Tool Invocation of LLMs via Process Supervision
von: Lu, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Divide-Then-Aggregate: An Efficient Tool Learning Method via Parallel Tool Invocation
von: Zhu, Dongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Dongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Invoke Interfaces Only When Needed: Adaptive Invocation for Large Language Models in Question Answering
von: Zhao, Jihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Jihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Are Tools Always Beneficial? Learning to Invoke Tools Adaptively for Dual-Mode Multimodal LLM Reasoning
von: Ma, Qinghe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ma, Qinghe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DS-STAR: Data Science Agent for Solving Diverse Tasks across Heterogeneous Formats and Open-Ended Queries
von: Nam, Jaehyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nam, Jaehyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ASPEST: Bridging the Gap Between Active Learning and Selective Prediction
von: Chen, Jiefeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Jiefeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CoDA: Agentic Systems for Collaborative Data Visualization
von: Chen, Zichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PolicyBank: Evolving Policy Understanding for LLM Agents
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Do LLMs Know Tool Irrelevance? Demystifying Structural Alignment Bias in Tool Invocations
von: Liu, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Attractive Metadata Attack: Inducing LLM Agents to Invoke Malicious Tools
von: Mo, Kanghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mo, Kanghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Defensible Design for OpenClaw: Securing Autonomous Tool-Invoking Agents
von: Li, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SYNAPSE-G: Bridging Large Language Models and Graph Learning for Rare Event Classification
von: Tavakkol, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tavakkol, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Algorithmic Thinking Theory
von: Bateni, MohammadHossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bateni, MohammadHossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Implicit Hierarchical GRPO: Decoupling Tool Invocation from Execution for Tool-Integrated Mathematical Reasoning
von: Wang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MLE-STAR: Machine Learning Engineering Agent via Search and Targeted Refinement
von: Nam, Jaehyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nam, Jaehyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Retriever Portfolios: A Principled Approach to Adaptive RAG
von: Stouras, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Stouras, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
VideoSeeker: Incentivizing Instance-level Video Understanding via Native Agentic Tool Invocation
von: Zhao, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
QR-VC: Leveraging Quantization Residuals for Linear Disentanglement in Zero-Shot Voice Conversion
von: Sim, Youngjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sim, Youngjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating Implicit Regulatory Compliance in LLM Tool Invocation via Logic-Guided Synthesis
von: Song, Da, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Song, Da, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Position: Agent Should Invoke External Tools ONLY When Epistemically Necessary
von: Wang, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Red-Teaming Coding Agents from a Tool-Invocation Perspective: An Empirical Security Assessment
von: Xie, Yuchong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Yuchong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OSWorld-MCP: Benchmarking MCP Tool Invocation In Computer-Use Agents
von: Jia, Hongrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jia, Hongrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automated Creation and Enrichment Framework for Improved Invocation of Enterprise APIs as Tools
von: Agarwal, Prerna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Agarwal, Prerna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GeoMind: An Agentic Workflow for Lithology Classification with Reasoned Tool Invocation
von: Zhou, Yitong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Yitong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Magnet: Multi-turn Tool-use Data Synthesis and Distillation via Graph Translation
von: Yin, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yin, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Compute-Optimal Many-Shot In-Context Learning
von: Golchin, Shahriar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Golchin, Shahriar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HGMF: A Hierarchical Gaussian Mixture Framework for Scalable Tool Invocation within the Model Context Protocol
von: Xing, Wenpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xing, Wenpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scaling
von: Liu, Tengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Tengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ScholarPeer: A Context-Aware Multi-Agent Framework for Automated Peer Review
von: Goyal, Palash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Goyal, Palash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
RSAgent: Learning to Reason and Act for Text-Guided Segmentation via Multi-Turn Tool Invocations
von: He, Xingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Xingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Search-Adaptor: Embedding Customization for Information Retrieval
von: Yoon, Jinsung, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
DocLens : A Tool-Augmented Multi-Agent Framework for Long Visual Document Understanding
von: Zhu, Dawei, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Less is More: Adaptive Coverage for Synthetic Training Data
von: Tavakkol, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Large Language Models Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning
von: Han, Sungwon, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
TUMIX: Multi-Agent Test-Time Scaling with Tool-Use Mixture
von: Chen, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)