（2）基于多样化工具学习与调用的视角，本文针对当前大模型推理时存在的问题，如：计算能力不足、知识储备落后等弱点，以及工具学习研究中缺乏多样化及根据任务特性自适应选择工具等问题，提出了一种结合个性化工具设计、自适应工具选择、自评估模块的统一推理框架的创新方法。专门针对大模型的不同薄弱环节，设计了多个工具集；通过自适应工具选择模块，实现了根据任务和问题特性动态调整工具链的功能，从而提高了推理的准确性与可靠性。通过设计和引入自评估模块，有效减少了错误推理的发生，提升了推理质量。同时，本文提出了一个统一的框架，能够同时处理单模态和多模态推理任务，实验结果表明，该框架在处理文本、图像及复杂数学推理任务时表现优异，显著超越了传统大语言模型的表现。此外，分析了工具池和自评估组件对推理性能的影响，为后续该方法在处理更高维度任务，设计更多的针对性工具提供了重要参考。
参考文献（略）
