微软提出变色龙框架，让模型自带工具箱开挂，数学推理任务准确率 98%

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教大模型调用工具，已经是 AI 圈关注度最高的话题之一了。这不，又有一项研究登上最新 NeurIPS 2023——它是一个叫作 Chameleon（变色龙）的框架，号称能将大语言模型直接变成魔法师的工具箱，来自微软与加州大学洛杉矶分校（UCLA）。相比其它模型，Chameleon 一方面能调用的工具丰富，包括大型语言模型、视觉识别模型、网络搜索引擎、Python 编程功能以及基于规则的模块都能搞定。另一方面，性能也更好。在科学问答任务 ScienceQA 和表格数学推理任务 TabMWP 中，Chameleon 的准确率分别达到了 86.54% 和 98.78%，在这两个领域都显著超过了目前相同设定的最佳模型。事实上，被顶会收录前，Chameleon 推理框架已经成为了科技社区的焦点。短短半年内，其在 GitHub 上的项目获得了近 1000 次的星标，同时，已有近 100 篇学术论文引用了这一框架。在众多 AI 相关的论文中，