Een team onder leiding van Nan Jia en Haojin Yang introduceerde DataPraxis, een raamwerk dat analysetaken opbouwt door elke stap in een werkruimte te verifiëren. Met dit raamwerk maakten ze DataPraxis-5K, een verzameling van 5.000 geverifieerde analytische trajecten uit uiteenlopende domeinen. Ook trainden ze twee modellen, DataPraxis-27B en DataPraxis-35B-A3B. Die behalen 55.11 op de DABStep-benchmark en 51.9 op JobBench, waarmee ze vergelijkbare frontiermodellen evenaren of overtreffen.
Waarom het ertoe doet
De dataset biedt onderzoekers betrouwbaar trainingsmateriaal om AI te ontwikkelen die analytisch werk uit de praktijk aankan.
