通用智能体能自动化数据策展吗？

本文探讨通用编码智能体能否自动化数据策展循环。作者提出 Curation-Bench 基准，允许智能体检查数据、实施策略并迭代修订。研究发现，现成智能体虽能快速达到基线，但存在“执行 - 研究差距”，倾向于局部调整而非探索新策略家族。通过引入要求引用并适配 prior 方法的支架机制，智能体转向方法引导的探索，自主组合出优于强基线且数据预算仅十分之一的策略。结论表明，可靠的数据研究需支架辅助的方法适配，而非仅靠开放提示。