-引入能够独立运行数据科学工作流的代理大型语言模型（LLM）。 -8B模型可以规划工作、读/写编码、检查结果和迭代。 -传统的“工作流代理”由于固定的脚本而难以完成长时间、多步骤的工作。 -DeepAnalyze通过5个操作来解决这个问题：分析、理解、编码、执行和回答。 -训练分为两个阶段：首先强化单技能，然后在现场环境中进行多技能强化。 -模型接触逐步轨迹，学习规划、编码和反馈利用。 -奖励包括正确性检查和LLM法官评估报告的有用性。 -结果是自主编排和基于反馈的自适应最优化。 -8B模型优于大多数工作流代理，可以从原始结构化数据生成分析级研究。 最后回答：该文档介绍了一个能够独立运行数据科学工作流的代理大型语言模型（LLM）。8B模型可以规划工作、读/写编码、检查结果和迭代。传统的“工作流代理”由于固定的脚本而难以完成长时间、多步骤的工作。DeepAnalyze通过5个操作来解决这个问题：分析、理解、编码、执行和回答。训练分为两个阶段：首先强化单技能，然后在现场环境中进行多技能强化。模型暴露于逐步轨迹中，以学习规划、编码和反馈利用。奖励包括正确性检查和LLM法官评估报告的有用性。结果是自主编排和基于反馈的自适应最优化。8B模型优于大多数工作流代理，可以从原始结构化数据生成分析级研究。 AI爱好者Rohan Paul在推特上分享了一篇开创性的研究论文，介绍了一种先进的大型语言模型（LLM），该模型拥有80亿的参数。这种LLM的特点是能够自主执行完整的数据科学工作流程，这通常需要人类的监督。该模型具有独立规划和任务执行的能力，可能标志着AI能力的重大飞跃，可能改变数据科学的进行方式。对于那些对最新AI发展及其在数据科学中的实际应用感兴趣的人来说，这篇内容是必读的。