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English(EN) Unsupervised Tool Evolution for Coding Agents in Data-Lake Analytics

新的TEAL方法在无标签情况下演进可复用工具以用于编码代理

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了TEAL（Tool Evolution for Analytics over data Lakes），一种用于演进可复用工具以用于编码代理的新型无监督方法。TEAL在没有真实标签的情况下运行，使用一个Explorer代理分析数据湖，并使用一个Critic代理审查Worker代理的轨迹。这种方法通过使代理能够在多个任务中复用其工作，而不是每次都从头开始，从而显著提高了代理的性能，尤其是在严格的步数预算下。该系统还包括TEAL-Q，用于在真实数据稀缺时生成合成问题，其效果与使用实际问题相当。 AI

影响 通过实现工具复用，提高了编码代理的效率和准确性，可能加速数据分析工作流程。

排序理由 该集群描述了一篇新研究论文，其中详细介绍了一种用于演进编码代理工具的新型无监督方法。

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新的TEAL方法在无标签情况下演进可复用工具以用于编码代理

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yuqing Yang, Yurong Liu, Deqing Fu, Manav Garg, Sravan Babu Bodapati, Fatma Ozcan, Alon Y. Halevy, Jiani Zhang ·

    数据湖分析中用于编码代理的无监督工具演进

    arXiv:2610.27327v1 Announce Type: new Abstract: Coding agents can answer analytical questions over a data lake by discovering, cleaning, and joining the relevant data. However, they discard this work after each question and redo it from scratch for the next one. Tool evolution, w…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    数据湖分析中用于编码代理的无监督工具演进

    TEAL evolves reusable data-analysis tools for coding agents without ground-truth labels by combining data-driven exploration and trajectory-based critique, improving accuracy under tight step budgets.

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