DSGym bietet wiederverwendbare Container-Plattform für Data‑Science-Agenten

DSGym ist ein brandneues Framework, das von Forschern der Stanford University, Together AI, Duke University und Harvard University gemeinsam entwickelt wurde. Es liefert eine wiederverwendbare, containerbasierte Basis, um Data‑Science-Agenten zu bauen, zu trainieren und zu bewerten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Code‑Autocompletion‑Tools verlangt DSGym von Agenten, Datensätze systematisch zu untersuchen, passende Workflows zu entwerfen, Code auszuführen und verifizierbare Ergebnisse zurückzugeben. Das System testet die Agenten an mehr als 1.000 sorgfältig kuratierten Aufgaben, die mit Experten-Ground‑Truth versehen sind.

Dank der modularen Container‑Architektur können Entwickler schnell neue Szenarien einbinden und die Leistung ihrer Agenten miteinander vergleichen. DSGym schafft damit eine standardisierte Plattform, die Forschung und Praxis im Bereich automatisierter Data‑Science voranbringt.