通过非结构化数据自适应结构化实现 Token 高效的数据推理智能体
Token-Efficient Data Reasoning Agents via Adaptive Structuring of Unstructured Data
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AI 导读
研究者提出 agentic data cracking，让智能体在推理过程中顺带将非结构化数据自适应、推测性地结构化，从而减少重复打开文档的开销。在 FanOutQA 上每道测试题仅扩展一个相关问题，该方法在保持准确率的同时将成本降低 53%；而理想预结构化存储的推理成本可低 28 倍。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org