[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 3arXiv에 게시된 'Olmo 3' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#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] FunReason-MT Technical Report: Overcoming the Complexity Barrier in Multi-Turn Function CallingarXiv에 게시된 'FunReason-MT Technical Report: Overcoming the Complexity Barrier in Multi-Turn Function Calling' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#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
[논문리뷰] Instruction-Following Evaluation in Function Calling for Large Language ModelsNikolaiSkripko이 arXiv에 게시한 'Instruction-Following Evaluation in Function Calling for Large Language Models' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#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 ScalingGuangyu Li이 arXiv에 게시한 'Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#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-benchJayanth Srinivasa이 arXiv에 게시한 'How Can Input Reformulation Improve Tool Usage Accuracy in a Complex Dynamic Environment? A Study on τ-bench' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#Review#LLM Agents#Tool Use#Function Calling#Input Reformulation#Dynamic Environments#τ-bench#Context Engineering#Multi-Agent Framework2025년 9월 2일댓글 수 로딩 중