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💬 ACL2025 · 2 篇论文解读

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ToolSpectrum: Towards Personalized Tool Utilization for Large Language Models

提出ToolSpectrum基准，首次定义并评估LLM的个性化工具使用能力——根据用户画像和环境因素选择最合适的工具，实验表明个性化显著提升用户体验，但现有LLM在联合推理用户和环境因素时能力有限。

WirelessMathBench: A Mathematical Modeling Benchmark for LLMs in Wireless Communications

本文提出WirelessMathBench，一个包含587道题目的无线通信数学建模基准，从40篇前沿论文中提取，系统评估LLM在领域特定数学推导上的能力，揭示即使最强的DeepSeek-R1平均准确率也仅38.05%，完整公式推导仅7.83%。