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AdaPRA: 面向数据科学的自适应评分标准流程奖励智能体
arXiv:2610.33245v1 通告类型: 新 摘要: 数据科学智能体可实现端到端机器学习工作流自动化,但其在人类排行榜上仍缺乏竞争力。智能体会出现流程错误,如探索不足、验证不严、编码错误等...
arXiv — cs.AI作者: Atharva Naik, Vivek Chari, Pol Llado, Daniel Fried, Carolyn Ros\'e, Benjamin Van Durme, Sam Thomson, Justin Svegliato2026年10月27日 (昨天)
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- arXiv:2610.33245v1 通告类型: 新 摘要: 数据科学智能体可实现端到端机器学习工作流自动化,但其在人类排行榜上仍缺乏竞争力。智能体会出现流程错误,如探索不足、验证不严、编码错误等...
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