✔️ Google представила ToolGrad - генерацию данных для обучения работе с инструментами Метод сначала строит проверенную цепочку вызовов API, а затем формулирует пользовательский запрос под полученное решение. Цепочка растёт по шагам: система предлагает подходящие API, тестирует их параллельно, выбирает лучший вызов и обновляет запрос с ответом. Отчёты о выполнении служат «текстовыми градиентами» - обратной связью, которая направляет построение следующего шага. Для экспериментов использовали базу из 16 тыс.+ API из ToolBench. Доля успешно сгенерированных примеров достигла 99,8%. По данным авторов, метод создаёт более сложные цепочки с меньшими затратами, чем базовый подход с поиском решения под готовый запрос. На датасете ToolGrad-500 дообучили Gemma 3 размером 1B, 4B и 12B. Качество работы с инструментами выросло у всех трёх моделей. Результаты на BFCL с другим набором инструментов: * ToolGrad-12B - 83,1 * Gemini 2.5 Pro - 83,2 * Claude 4.5 Opus - 82,8 * GPT-5 - 74,4 Данные генерировала Gemini 2.5 Flash-Lite. Обученная на них 12B-модель превзошла своего «учителя» в этой оценке. https://research.google/blog/toolgrad-efficient-tool-use-dataset-generation-with-textual-gradients/