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Discussion of “LAMBDA: Large Model Based Data Agent”
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PRE
AI
DOI：10.1080/01621459.2025.2560377.png)
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摘要
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大型语言模型（LLMs）在高效且可重复的数据分析方面正引起广泛关注。我们祝贺Sun等人（Citation2025）开发了令人印象深刻的大型语言模型（LLMs）数据分析系统，该系统使用户能够更便捷地使用统计和机器学习工具，无论其背景如何。LAMBDA通过精心设计双代理和无代码架构，为交互式数据分析领域做出了卓越贡献。与完全自主的大型语言模型（LLMs）代理不同，开源的LAMBDA强调灵活性、鲁棒性、人机交互和领域适应性。它为结构化数据和非结构化数据的探索性分析和模型原型设计提供了优秀选择。
Keyword:
Large language models
Data analysis
Dual-agent architecture
Code-free system
Human intervention
期刊
J
IF:
3
论文数:
5.2K
被引数:
4.8W
机构
引用论文
Partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) for classification of high-dimensional (HD) data: a review of contemporary practice strategies and knowledge gaps用于高维 (HD) 数据分类的偏最小二乘判别分析 (pls-da): 当代实践策略和知识差距的回顾.png)
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