在科技迅猛发展的今天，数据科学的自动化进程也在不断加速。近日，谷歌AI研究团队推出了一个名为DSSTAR（数据科学代理通过迭代规划和验证）的新型多智能体框架，旨在将模糊的商业问题转化为可执行的Python代码，令人惊讶的是，这一过程无需人工分析师的参与。这一创新性的发展标志着数据科学领域的又一次重大突破，势必会在未来的商业和科研领域中产生深远的影响。

谷歌AI研究团队近日推出的 DS STAR (Data Science Agents through Iterative Planning and Verification)，无疑为数据科学领域的自动化进程注入了新的活力。这款多智能体框架，旨在将模糊的商业问题转化为可执行的 Python 代码，极大地减少了对人工分析师的依赖。这项创新在 AI for Science ...

本篇文章将介绍使用Jackson库处理JSON数据的多种高级技术，涵盖了JSON解析、查询、序列化/反序列化控制等核心功能。主要实现 ...

2. 规划验证：AI自己根据答案，提出几个“验证性问题”。（比如答案里提到“A公司财报”，它就问“A公司财报的具体数字是多少？”） ToT 和 CoVe：是让AI不仅要“思考”，还要“批判自己的思考”。

IT之家 11 月 7 日消息，当地时间周四，谷歌宣布推出 Magika 1.0，这是该公司基于人工智能的文件类型检测系统的首个稳定版本，采用 Rust 语言进行重构以提升速度和内存安全性。 据谷歌介绍，自去年初开放源代码以来，Magika 已被广泛应用于开源社区，每月下载量超过 100 万次。此次更新带来了全新的架构、性能提升以及对更多文件类型的支持。

Google 今日正式推出 Gemini API 中的“文件搜索工具”（File Search Tool），一款完全托管的 RAG 系统。该工具将私有文件无缝转化为 Gemini 的知识库，用户无需自行处理数据分块、嵌入生成或向量存储等繁琐步骤，直接通过 API 集成即可实现高效检索与生成。

Python作为数据科学的主流语言，提供了丰富的可视化工具库。本文将介绍Python可视化的核心库，并通过三个经典案例展示其强大功能。 数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它能将复杂的数据转化为直观的图表，帮助我们发现数据中的规律和洞察。Python作为 ...

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而在国内，有知乎答主甚至 “愿称基于M2模型的MiniMax Agent之为国内最强CodeAgent没有之一”，认为“用来开发产品原型是绝对OK的”。 当然，它对产品开发的细节优化还是需要提升的。

四个月前 Kimi 发布了 K2 模型，凭借优秀的质量以及先进的架构优化，一举打破了持续了几个月关于月之暗面的质疑。我当时也写了两篇测评《Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Claude ...