研究人员提出了 UltraX，这是一个函数调用精炼框架，旨在通过将插入与删除和修改相结合来解决现有大规模数据处理方法的局限性，从而实现细粒度的实例级编辑。

  • 该框架利用数据集自适应提示优化，指导专家 LLM 生成高质量的全链路精炼文本。
  • 行对齐映射和动态上下文替换将原始-精炼文本对转换为结构化程序监督。
  • 低置信度示例过滤和比例控制采样稳定了训练分布并提高了监督质量。
  • 滑动窗口预测、全局操作聚合和系统化后处理确保了推理和执行期间的稳定性。

实验表明，UltraX 在所有语料库上实现了最高的平均性能，同时以更少的训练 token 匹配或超越基线，表明其具有更强的数据效率和精炼可靠性。