DSWorld：加速数据科学智能体的世界模型
HKUSTGZ · hf · 2026-07-20
当前自主数据科学智能体严重依赖试错机制，计算成本极其昂贵。为解决这一痛点，研究提出了数据科学世界模型的概念，通过预测候选操作带来的状态转变，提前预判执行效果。
核心框架 DSWorld 结合了结构化状态构建、成本感知路由、轻量级真实执行以及用于模拟高昂操作的 LLM。主要亮点包括：
- 训练优化：构建了 8K 规模的状态转换数据集，并提出基于错误感知的强化学习策略。
- 显著提速：将智能体训练加速约 14 倍，搜索推理加速 3-6 倍，且在状态预测任务上超越最强 LLM 基线 35.6%。
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