ToolGrad：基于文本梯度的高效工具使用数据集生成方法

Google Research 提出 ToolGrad，利用“答案优先”策略和文本梯度迭代构建复杂工具链数据。该方法在 Berkeley Function Calling Leaderboard 上表现优异，微调后的 ToolGrad-12B 得分 83.1，超越 Gemini 2.5 Pro、Claude 4.5 Opus 及 GPT-5 等专有模型。