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Shicheng Liu
Shicheng Liu
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DataSTORM系统提升了LLM在结构化数据库上的研究能力
研究人员开发了DataSTORM，一个新颖的、基于LLM的代理系统，用于对大规模结构化数据库和互联网来源进行深度研究。与以往专注于非结构化网络数据的研究方法不同，DataSTORM采用了探索性数据分析和数据叙事的原理，以促进论文生成、量化推理和叙事发展。在InsightBench数据集上的评估显示，DataSTORM取得了新的最先进水平，在洞察力和摘要召回率方面有了显著提高。此外，在源自ACLED的真实世界数据集上，DataSTORM…
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新的SCRIBES框架使用可重用脚本提取Web数据
研究人员开发了SCRIBES，一个强化学习框架，旨在从半结构化的Web内容（如HTML表格和列表）中提取结构化信息。该方法通过利用同一网站内网页之间的布局相似性作为奖励信号来生成可重用的提取脚本，从而避免了资源密集型的每页LLM推理。该框架通过在CommonCrawl数据上的合成标注进行训练而得到改进，在脚本质量上优于现有方法，并提高了GPT-4o等模型下游问答的准确性。