#полезное
😵 DataMind - открытая система для умных дата-агентов

DataMind - это новая архитектура для создания универсальных агентов анализа данных, которые уже превосходят GPT-5 и DeepSeek-V3.1 по качеству рассуждений и работе с кодом.

Зачем создан DataMind
Сегодня большинство дата-агентов используют закрытые модели и зависят от промпт-инжиниринга.
Открытые решения не умеют устойчиво рассуждать по шагам и работать с разными форматами данных.
Команда DataMind решила эти три главные проблемы:
1. Недостаток качественных данных для обучения
2. Неправильные стратегии обучения
3. Ошибки при многошаговом исполнении кода

🔢 Как устроен DataMind
Система включает полный цикл - от генерации данных до обучения и выполнения задач.
Она использует:
- классификацию задач и создание запросов от простых к сложным
- фильтрацию траекторий через self-consistency (самопроверку ответов)
- комбинацию динамического обучения SFT и RL, что делает процесс стабильным
- оптимизированное выполнение кода в изолированной среде

📄 Результаты
- Модель DataMind-14B показала 71.16 % среднего результата и превзошла GPT-5 и DeepSeek-V3.1
- Лёгкая версия DataMind-7B стала лучшей среди open-source решений — 68.10 %, обучена на 12 000 траекторий

💼 Главные выводы
- Фильтрация через self-consistency эффективнее, чем выбор одной «лучшей» траектории
- Потери SFT стабилизируют обучение, но при ошибочной настройке вызывают колебания
- RL сокращает разрыв между моделями, но не меняет общий рейтинг

Команда открыла датасет DataMind-12K и модели DataMind-7B и 14B, чтобы сообщество могло строить своих аналитических агентов.

🟢Исследование: https://arxiv.org/abs/2509.25084
🟢Код: https://github.com/zjunlp/DataMind
🟢Модели и данные: https://huggingface.co/collections/zjunlp/datamind-687d90047c58bb1e3d901dd8)

👉Новости 👉База вопросов