使用 Codex 和 Astra AI 模型在 Kaggle Titanic 数据集上的实验结果令人失望，模型在一小时内仅达到 72.96% 的准确率。即使明确指导使用 XGBoost 并延长了时间，准确率也仅达到 77.27%。然而，通过采用 Gear 工作流来演进 Astra 的 DSH 约束，准确率显著提高到 79.90%，平均每次候选运行的执行时间约为 13 分钟。 AI
影响 展示了工作流演进如何显著提高 AI 代理在熟悉任务上的性能，为更有效的 AI 工具开发指明了方向。
排序理由 该条目描述了使用现有 AI 模型和新工作流/工具进行的实验，而不是发布新模型或重大的行业事件。
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