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Meta团队在arXiv预印本（2606.25996）中提出Autodata方法，通过AI agent作为数据科学家迭代生成高质量合成训练数据和评估数据，核心机制Agentic Self-Instruct利用orchestrator、challenger、weak/strong solver和judge形成闭环，并引入meta-optimization进化prompt，显著提升数据质量。

介绍了 Autodata，一种让 AI 代理扮演数据科学家以创建高质量合成训练数据的方法，在计算机科学、法律和数学推理任务上展示了优于经典方法的效果。

Autodata是一种方法，通过元优化使AI智能体能够扮演数据科学家的角色，创建高质量合成训练数据，在计算机科学、法律推理和数学任务等领域实现了性能提升。