CMU 与微软推出 AdaPRA：自适应评分的过程监督让数据科学智能体更靠谱
CarnegieMellonU · hf · 2026-10-29
CMU 与微软的论文 AdaPRA，针对数据科学智能体常见的流程错误：探索不足、验证不严谨、编码 bug、以及预算使用不当（每次尝试都重复同样的 EDA 和 baseline）。方法核心是一个持久化编码智能体框架，能在同一任务的多次尝试间积累知识，并通过自适应评分（adaptive rubrics）的流程奖励智能体（PRA）在推理时给予指导，检测提交完整性等流程问题，减少错误并提升排行榜表现。
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