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Source : https://arxiv.org/abs/2506.10974
Ce document présente AutoMind, un nouveau cadre d’agent basé sur un grand modèle linguistique (LLM) conçu pour améliorer l’automatisation des tâches complexes en science des données. Actuellement, les agents LLM existants sont limités par des flux de travail rigides, ce qui entrave leur capacité à gérer des problèmes sophistiqués et à incorporer l’expertise humaine. AutoMind aborde ces lacunes par le biais de trois avancées clés : une base de connaissances experte organisée, un algorithme de recherche arborescente stratégique et une stratégie de codage auto-adaptative. Les auteurs affirment que ces innovations permettent à AutoMind d’offrir des performances supérieures, une meilleure efficacité et une qualité de solution améliorée par rapport aux approches existantes, le positionnant comme une avancée significative vers la science des données entièrement automatisée.