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arXiv Computer Science AIDARE: Alineando agentes LLM con el ecosistema estadístico R mediante recuperación consciente de la distribución
Se propone DARE, un marco de aprendizaje de representación que incorpora características de distribución de datos en la recuperación de funciones de R para mejorar la automatización de flujos de trabajo de ciencia de datos con LLM. Los experimentos muestran que DARE mejora el NDCG@10 y duplica la precisión del análisis posterior en RStatBench al integrar DARE en RCodingAgent.
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