DataPraxis 框架合成分析任务，训练 27B 与 35B-A3B 模型
原文标题：DataPraxis: Scaling Analytics Tasks via Verified Workspace Evolution
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论文提出 DataPraxis 分析任务合成框架，通过经校验的工作区演化逐步积累发现并派生更深层问题，构建出含 5000 条验证轨迹的 DataPraxis-5K 数据集。基于该数据训练的 DataPraxis-27B 在 DABStep 得 55.11、JobBench 得 51.9，追平或超过 GLM-5.2 等前沿模型。数据集已在 Hugging Face 公开。
- 问题
- 通用智能体做专业数据分析时，缺少多样、可验证且足够深入的训练任务。
- 方法
- 用经校验的工作区演化逐步积累发现并派生更深问题，据此合成任务并双重验证结果。
- 结果
- DataPraxis-27B 在 DABStep 得 55.11、JobBench 得 51.9，追平或超过 GLM-5.2。
- 影响
- 提供可公开的 5000 条验证轨迹，小参数模型即可逼近前沿分析能力，适合做数据分析智能体的团队。
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