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官方账号arXiv cs.AI@Fengqing Jiang, Yite Wang, Boyi Liu, Zhaoyang Wang, Canwen Xu, Zhewei Yao, Radha Poovendran, Yuxiong He
推荐理由：MidTool为模型如何识别工具可用性、从上下文中定位论点、组成工具调用工作流程和从不完整信息中恢复提供了新方法，与基线相比，在中训练后性能显著提升，值得一试。
Qwen3-4B-Base
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8月21日
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Mid-training阶段对大型语言模型能力塑造至关重要。MidTool是一个用于工具使用中训练数据合成的开放语料库构建管道，结合大规模网络、PDF和代码数据，以及来自真实工具API、MCP技能和基于文档的工作流程的合成监督。MidTool-Mix在中训练Qwen3-4B-Base和Qwen3-8B-Base后，在BFCL、tau2-Bench和MCP Universe上，与基线相比，MidTool-Mix在SFT和RL下均持续提升下游性能。这表明通用工具使用等LLM能力，像其他重要能力一样，从专门的Mid-training中受益，而不是完全依赖后训练。