[SGLang] Function Calling & Tool Use: 20+ 모델별 포맷 파서 구현SGLang의 Function Calling 파이프라인을 분석한다. FunctionCallParser의 출력 파싱 구조, 20+ 모델별 포맷 감지기(Qwen, DeepSeek, Gemma 등), Tool Server를 통한 함수 실행 흐름을 코드와 함께 살펴본다.#sglang#Function Calling#Tool Use#Format Detection2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Olmo 3Olmo 3는 7B 및 32B 파라미터 스케일에서 최첨단, 완전 오픈(fully-open) 언어 및 사고 모델 제품군을 소개하는 것을 목표로 합니다. 이 연구의 핵심은 모델의 전체 라이프사이클(모든 단계, 체크포인트, 데이터 포인트, 종속성 포함)을 완전히 공개 하여 무한한 커스터마이징과 연구 기회를 제공하는 것입니다.#Review#Large Language Models#Open-Source AI#Model Flow#Long-Context Reasoning#Instruction Following#Function Calling#Thinking Models#Data Curation#Reinforcement Learning2025년 12월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Instruction-Following Evaluation in Function Calling for Large Language Models이 논문은 기존의 함수 호출 벤치마크(BFCL, τ²-Bench, ACEBench 등)가 인수의 정확성만을 평가하고, 매개변수 설명에 포함된 형식 지정 지침(예: 이중 따옴표, ISO 날짜 형식) 준수 여부를 테스트하지 않는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Function Calling#LLMs#Instruction Following#Benchmarking#JSON Schema#AI Agents#Evaluation Metrics2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling본 논문은 일반 에이전트 지능(General Agentic Intelligence)을 발전시키기 위해 대규모 언어 모델(LLM)의 함수 호출 능력 을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Environment Scaling#Function Calling#Tool Use#Large Language Models#Synthetic Data Generation#Supervised Fine-tuning2025년 9월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] How Can Input Reformulation Improve Tool Usage Accuracy in a Complex Dynamic Environment? A Study on τ-bench본 논문은 복잡하고 동적인 다중 턴 환경(예: τ-bench )에서 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트 가 도구를 사용하는 과정에서 발생하는 일관성 없는 추론, 도메인 정책 미준수, 장기적인 정보 추출 실패와 같은 문제들을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Tool Use#Function Calling#Input Reformulation#Dynamic Environments#τ-bench#Context Engineering#Multi-Agent Framework2025년 9월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FunReason-MT Technical Report: Overcoming the Complexity Barrier in Multi-Turn Function Calling본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡한 멀티턴 함수 호출(Multi-Turn Function Calling) 능력 개발을 위한 고품질 학습 데이터 생성의 어려움을 해결하고자 합니다.#Review#Function Calling#Multi-Turn Interaction#Large Language Models (LLMs)#Data Synthesis#Agentic AI#Tool Use#Chain-of-Thought (CoT)#Reinforcement Learning2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중