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 ...

完成了一个基于 MCP 协议的 12306 车次信息智能查询与可视化系统小项目。通过容器化部署 12306 MCP 服务端，并在 Dify 平台上构建 AI Agent 工作流，本系统能将用户的自然语言查询（如“帮我找下周一下午北京到上海的高铁”）自动转换为精准的 API 调用，并返回 ...

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 ...

从 Agent 到 Workflow，再到 API 的深度融合，OpenAI 正在构建一个“可调用、可协同、可进化”的智能生态。本文系统梳理 DevDay 2025 的核心发布内容，解析其背后的技术逻辑与产品战略，帮助产品人理解 AI 能力如何从“模型”走向“系统”。 在2025年10月6日，OpenAI于 ...

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。