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Ubicloud利用vLLM约束解码将工具调用准确率提升至100%
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AI 综述
2026年10月27日，Ubicloud团队分享了提升大模型工具调用准确率的实践方案。该方案主要针对vLLM推理框架，利用基于XGrammar的约束解码技术，旨在解决工具调用的Schema准确率问题。实践结果显示，该方案成功将Kimi与DeepSeek模型的工具调用Schema准确率从92%提升至100%。
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最新进展10月27日 00:11
Ubicloud分享利用基于XGrammar的约束解码，将Kimi和DeepSeek工具调用准确率提至100%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- Buzzing HN · 中文精选精选Ubicloud 详解在 vLLM 中通过约束解码提升工具调用准确率
Ubicloud 团队分享了在 vLLM 中利用基于 XGrammar 的约束解码技术，将 Kimi 与 DeepSeek 模型的工具调用 Schema 准确率从 92% 提升至 100% 的实践方案。
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