AMTFV：用于大模型自我纠错的智能体数学工具流验证

论文提出AMTFV，以“中断—执行—恢复”式数学工具流（MTF）分离验证建模与底层程序实现，让工具智能体调用后端完成精确计算。摘要称，该方法在5个数学推理数据集、7种DeepSeek、GPT与Gemini配置上总体优于参评基线，单一配置平均准确率最高提升8.3个百分点，且中高复杂度样本获益更大。