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0今天的这篇的主题是： DataSpace: Benchmarking Data Agents for Verifiable Analytics over Heterogeneous Workspaces
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Summary
数据智能体（Data agents）使得跨组织工作空间进行自然语言分析成为可能，而在这些空间中，相关证据可能分散在数据库、结构化文件、长文档和多媒体中。现有的基准测试在很大程度上孤立了结构化查询、检索或开放式分析，导致异构证据发现、完整的表格输出以及确定性评估之间缺乏充分统一。我们提出了 DataSpace，这是一个让数据智能体从任务局部的异构工作空间中生成可验证表格结果的基准测试。它包含 410 个跨语言任务和 7,439 个构件（artifacts），涵盖 CSV、JSON、SQLite、Markdown、PDF 和视频，总计 15.01 GB。DataSpace 还作为 KDD Cup 2026“用于复杂数据分析的数据智能体”竞赛的官方评估基准。每个智能体仅接收一个问题和工作空间，并返回请求的完整表格结果。我们使用 DataSpace-Builder 构建了 DataSpace，这是一个基于执行的框架，包含跨语言转换、约束感知关系采样、模态路由与构件渲染，以及由 11 位领域专家进行的人工审查与任务修复。确定性评估器执行表头无关的列对齐、类型与精度感知的归一化，以及顺序感知的行比较。在对 6 个最新发布的前沿多模态模型和 5 个广泛使用的智能体框架（harnesses）进行的评估中，最高准确率达到了 66.34%，而在主干模型固定的情况下，框架的选择产生了 15.36 个百分点的差距。多模态证据集成与连接（joins）一致降低了所有 6 个主干模型的准确率。这些结果表明 DataSpace 仍未饱和，并指出了提升数据智能体可靠性的关键挑战。
原文链接：arxiv.org
