Maxime Heuillet 等发布CIPHER数据科学Agent测试时扩展论文

Maxime Heuillet 和 Sharadind Peddiraju 提交论文 arXiv:2607.14386，提出基于解耦探索-选择（DES）框架的数据科学智能体 CIPHER，在计划层做测试时扩展：生成 N 个候选分析计划，选出 M<N 个并行执行并聚合结果。论文称一个未经调优的配置在与专用基线使用相同模型时具有竞争力。 团队在 Infi-DA-Bench（闭式）与 InsightBench（开放式）的 357 个任务上联合评估了 48 种设计选择，涵盖生成、选择、预算与聚合器容量，并覆盖闭源与开源权重两类基座模型。该工作在 NeurIPS 2026 第二届企业任务智能体基准与应用研讨会上展示。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。