中国人民大学与清华大学的研究团队近日联合发布了 DeepAnalyze ，一款面向自主数据科学的 agentic LLM 。该模型引发了社区的广泛关注，一周内收获了超过 1000 个 GitHub 星标，以及 20 万次的社交媒体浏览量。DeepAnalyze 的开源发布，预示着 大语言模型 在数据科学领域的应用迈出了关键一步。

中国人民大学与清华大学的研究团队近日发布了 DeepAnalyze，一款面向自主数据科学的 agentic LLM。这款模型引发了广泛关注，一周内收获了超过 1000 个 GitHub 星标，以及 20 万次的社交媒体浏览量。DeepAnalyze 的开源发布，预示着 大语言模型在数据科学领域的应用迈出了关键一步。 DeepAnalyze：从 Workflow 到 Agentic LLM 的范式转 ...

来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。DeepAnalyze正在不断完善中 ...

数据科学任务本身具有高度复杂性，这让基础LLM在早期训练阶段往往难以顺利完成任务。任务复杂性导致模型几乎得不到正向奖励信号（即“奖励稀疏”问题），强化学习过程容易停滞，甚至出现训练崩溃的情况。