PTC-Decoder：面向离线边缘设备的智能小模型
原文标题：PTC-Decoder: Towards Intelligent SLMs on Offline Resource-Constrained Edge Devices
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论文提出 PTC-Decoder，一种免训练、即插即用的解码框架，通过 Plan-to-Act 范式强制首步调用规划工具，并用确定性有限自动机对工具名施加 token 级硬约束。在 200 个真实遥感卫星任务、7 个 SLM 上取得显著平均分提升，但最终答案准确率仍是待解难题。
- 问题
- 离线边缘设备上的小模型无法可靠执行需要复杂工具编排的多步智能体任务。
- 方法
- 提出免训练即插即用的 PTC-Decoder，用 Plan-to-Act 强制首步调用规划工具，并用有限自动机对工具名施加 token 级硬约束。
- 结果
- 200 个真实遥感卫星任务、7 个 SLM 上平均总分提升 1.21（p<0.01），最终答案准确率仍未解决。
- 影响
- 给资源受限边缘设备提供轻量工具调用可靠性方案，但别指望它解决最终答案正确性。
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PTC-Decoder用首步强制规划加token级工具名约束，7个SLM在200个卫星任务上平均分+1.21。
- •指出基于提示的plan-solve范式被SLM几乎完全无视，弱模型根本不调用规划
- •Plan-to-Act把规划提升为原子工具并强制在首步调用；TC-Decoder用确定性有限自动机对工具名施加token级硬约束
- •在200个真实遥感卫星任务、7个SLM上平均总分提升+1.21（p<0.01，95% CI [+1.13, +1.29]）
- •消融显示移除TC-Decoder后所有质量指标大幅下降且不省算力，确认其为主驱动
- •最终答案准确率仍是未解难题
为什么重要：面向离线边缘设备（如遥感卫星）的轻量智能体方案，免训练即插即用，但只解决步骤级可靠性而非最终答案正确性。
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