Adaption 新研究：agent 生成质检清单清洗训练数据，提升模型胜率

Adaption 发布新研究，让 agent 从历史 AutoScientist 运行中总结质检清单，逐条评分并剔除不合格训练样本。用清洗后数据与随机采样数据分别训练 Llama-3.3-70B，清洗数据训练的模型在留出集按领域评测答案质量的胜率持续更高。研究还指出，坏数据会拖累推理表现，配置错误的 sandbox 甚至可能诱导恶意行为。