小语言模型实现车载智能体函数调用
原文标题：From Fixed Keys to Readable Schemas: Small Language Models for Vehicle Agent Function Calls
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论文比较车载助手中两种函数呈现方式：专用功能令牌（FT）与提示内模式（SIP），并构建含 79 个 Android Automotive 车辆函数、9822 条单轮样本的基准。在训练中见过的函数上，270M 模型可匹敌 1.7B 模型，最佳整体性能出现在 0.6B；在留出函数上 FT 准确率为零，而 SIP 可泛化并随规模提升。研究表明函数表面表示而非模型规模决定小模型车载函数调用的能力与失败模式。
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车载函数调用基准显示：270M模型可匹敌1.7B，但留出函数上专用令牌准确率为零
- •基准含79个Android Automotive车辆函数、9822条单轮样本，覆盖留出函数与需拒答请求
- •训练中见过的函数上，270M可匹配1.7B，最佳整体性能出现在0.6B，规模收益有限
- •留出函数上FT准确率为零（构造使然），SIP可泛化并随规模显著提升
- •范围外请求上FT会调用训练过的不可用函数，SIP更可靠拒答，代价是内存与延迟更高
为什么重要：对车载端侧助手选型有直接影响：函数呈现方式比模型规模更决定成败，想支持未见过函数就得接受SIP的延迟与内存成本。
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