Firefly 用真实 API 反向合成工具调用数据
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Firefly 用真实 API 反向合成工具调用数据
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AI 综述
美国东北大学博士生卢雨轩等人在 NeurIPS 2026 论文中提出 Firefly，用 Back-Chaining 流程从真实 MCP Server 生成可验证的工具调用训练数据：先在真实服务器上探索并记录工具返回，再围绕这些观察结果反向合成任务，使 ground truth 的正确性由生成方式本身保证。团队同时构建了可离线复现的 Retrieval-Augmented Tool-Call Simulator，并开源数据集、Simulator 和训练代码。 作者称，为保证可验证性，筛选阶段排除了有状态和需要用户认证的 server；受计算资源限制，目前只训练和评估了 4B 模型。作者也提出，如何在有状态环境中实现 Back-Chaining 和可复现回放，仍是待解问题。
AI 根据报道生成 · 14 小时前更新
报道时间线
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11月7日
- 机器之心NeurIPS 2026 论文 Firefly 提出先探索后出题的 Tool-Calling Agent 训练数据合成方法
美国东北大学博士生卢雨轩等人的 NeurIPS 2026 论文 Firefly 提出 Back-Chaining 流程，先在真实 MCP Server 上探索并记录工具返回，再围绕观察结果反向合成任务，使 ground truth 的正确性由生成方式本身保证。
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