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Adaption 用 agent 质检清单清洗训练数据
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AI 综述
2026 年 10 月 12 日，AGI Hunt 报道，Adaption 发布新研究：让 agent 从历史 AutoScientist 运行中总结出质检清单，据此对训练样本逐条评分，并剔除不合格样本。研究用清洗后的数据与随机采样数据分别训练 Llama-3.3-70B，结果显示用清洗数据训练的模型在留出集上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。
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最新进展10月12日 10:25
Adaption 发布新研究：agent 生成质检清单清洗训练样本，清洗数据训练的模型胜率更高。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- AGI HuntAdaption 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。
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