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大模型工具学习作为一种新兴的研究范式，旨在将大模型与专业工具相结合，以提升基于大模型的人工智能系统的准确性、效率和自主性。本文主要对大模型工具学习这一研究领域进行系统性介绍，首先分析了工具和大模型的互补作用，然后提出了一个包含工具集、环境、控制器和感知器的大模型工具学习通用框架，借此对大模型工具学习的主要研究方向如用户意图解析、工具理解、任务推理与规划、训练方法等进行深度梳理。最后，探讨大模型工具学习的前沿问题，包括安全性、个性化以及知识源冲突等问题。
[大模型, 工具使用, 推理规划]
[林衍凯, 秦禹嘉]