美国航母战斗群去菲律宾
当问题又深又复杂时，一味上最强模子既贵又慢。测试时扩张能想得更久，却不一定想得更对。
最近，来自英伟达和香港大学的询查员提议一种新范式：用一个 8B 小模子当辅导家，把代码解释器、集聚搜索、数学模子、以致更强的大模子看成乐手，按需编排、单干配合，用强化学习把"正确、低廉、合你情意"三件事同期作念到。
在东说念主类终末一场锤真金不怕火（Humanity ’ s Last Exam）上，辅导家 Orchestrator-8B 以 37.1% 的得益超过 GPT-5（35.1%），还更省 2.5 × 推断打算本钱；在 τ² -Bench 与 FRAMES 上雷同全面率先，本钱却唯有敌手的大略三成。
为什么需要 Agent 微调？
只靠提醒词也不错搭建一个多智能体系统，然而论文发现，依赖提醒词的系统，存在着两大偏见：
自增强偏见：模子倾向"找我方家眷的东说念主维护"；举例 GPT-5 倾向于调用 GPT-5-mini，酿成性能下落。
他增强偏见：无脑调用"最强模子"，本钱爆表。举例 Qwen3-8B 多数把活交给 GPT-5，不论代价若何。
这两种偏见的存在都会让一个大模子"自我调遣"每每失灵：因此，论文提议使用强化学习教师辅导家 agent，通过多重奖励来提高成果和着力。
ToolOrchestra：长入接口 + 多轮编排 + 强化学习三重奖励
ToolOrchestra 的中枢是把各式器具（网页 / 腹地检索、代码扩充、数学与通用 LLM 等）长入成一个 JSON 接口，让 8B 辅导家能在多循环合里先想考、再调用、再读回馈，直到不断。教师上，使用 GRPO 强化学习，ToolOrchestra 让模子同期最大化三种奖励：
1 正确性（任务是否惩处）；
2 着力（货币 / 时延罚项）；
3 用户偏好（你更爱腹地检索如故云搜索，更敬重速率如故本钱）。
为了配合强化学习教师，论文还打造了一个合成数据集 ToolScale：先由 LLM 生成领域数据库与 API，再自动合成"任务—黄金动作序列"，并通过扩充正确性、经过齐全性等可考证范例筛选。袒护金融、医疗、出行、讲解等 10 个领域，为端到端 RL 提供确凿而丰富的环境。
施行亮点：更强、更省，泰国修车群还更稳
主赛说念：
HLE（东说念主类终末一场锤真金不怕火）：Orchestrator-8B 37.1% ＞ GPT-5（35.1%）。
FRAMES（事实推理）：Orchestrator-8B 76.3 ＞ GPT-5（74.0）。
τ² -Bench（复杂器具调用）：80.2 ＞ GPT-5（77.7）。
同期平均本钱仅 9.2 好意思分，时延 8.2 分钟，权贵低于 GPT-5。
本钱—成果弧线
在同等预算下，Orchestrator-8B 的准确率弧线耐久在 GPT-5、Claude 等弧线之上；特殊准确率下花得更少。
不"迷信最强"而是"各尽其用"。辅导家不会一味狂点 GPT-5，而是均衡调用：腹地 / 网页检索、代码扩充、专长模子（如数学 / 编程）与通用 LLM 各司其职，用最省的刀切最对的菜。
泛化到"新乐手"也不慌。即便换成教师时没见过的器具 / 模子组合，辅导家依旧能从模子描摹推断其强弱与擅长领域，督察最优性价比。
听你的：偏好对王人，对"更私的腹地检索 / 更快 / 更省"等偏好，辅导家比强基座更能治服行事，把"合你情意"从标语变成贪图。
新范式：Orchestration agent 微调 + 多 agent 多器具调用
这篇论文给惩处复杂的任务提供了一个新的范式，从"一个大模子包打寰球"，到"小模子 + 器具 + 众人模子的复合系统"。从实用角度来看，把不菲的最佳的大模子留给确凿难点，其余交给低廉、高效的器具链，阐述、可控、可落地。关于企业客户来说，这套系统在多个场景里都不错平直哄骗：
场景 1：企业里面问答 / 报表分析——默许用腹地索引 + 代码沙盒完成 80% 责任，只在遭逢歧义 / 复杂推理时顷刻"借力"强模子。
场景 2：研发检索 / 调研——设定"时代上限 / 本钱上限"与"着手偏好"（腹地 / 公开），让辅导家边走边衡量。
场景 3：Agent 责任流——把函数 / 器具都纳入长入接口，交给辅导家端到端编排，而不是靠写死的 if-else。
Orchestrator-8B 不是"更大的大模子"，而是更像一位懂曲谱、听细节、会省钱的"器具乐队辅导家"。当智能从单体走向复合系统，咱们更需要这么的"和谐者"，在正确率、本钱、时延与偏好之间，给出最优解。
当今，论文还是灵通一说念代码、模子与数据，便捷学界与产业跟进。
论文 : https://arxiv.org/abs/2511.21689
代码 : https://github.com/NVlabs/ToolOrchestra/
模子 : https://huggingface.co/nvidia/Orchestrator-8B
数据 : https://huggingface.co/datasets/nvidia/ToolScale
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— 完 —
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