随着大模型（LLMs）的快速发展和可集成工具的爆炸增长，AI 智能助手在日常生活中可提供的便利越来越多，不仅包括传统任务型对话中订机票、查询天气等助 理能力，还增加了无以计数的 AI 能力，如 AI 画图、解数学题、游戏攻略等。而 AI 智能助手准确理解用户的意图（Intent Detection）并路由至下游工具链是实现 这些功能的第一步，其重要性不言而喻。 然而，工具的快速迭代、多样化、工具之间关系的复杂化也给意图识别带来新的挑战，即模型在应对新意图时普遍存在性能衰减问题。如何在开源的轻量级 LLMs 上训练泛化性更好、鲁棒性更强的意图识别模型，使得模型能够更准确理解未见场景的意图至关重要。 近日，腾讯 PCG 社交线的研究团队针对这一问题，采用强化学习（RL）训练方法，通过分组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）算法，结 合基于奖励的课程采样策略（Reward-based Curriculum Sampling, RCS），将其创新性地应用在意图识别任务上，显著提升模型在未知意图上的泛化能力，攻克了 工具爆炸引发的意图泛化难题，推动大模型在意图 ...