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DataMaster：当AI开始成为自己的数据工程师


机器之心Pro
2026-06-02 14:51·北京·《机器之心》官方网易号

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当 AI 开始参与训练 AI

过去，AI 研发基本是一条由人主导的流水线。

人类收集数据、清洗数据、写训练代码、设计实验，再把整理好的数据交给模型学习。但现在，这条流程正在发生变化。

AI 开始进入 AI 研发流程本身：它会写代码，会修 bug，会调用工具，会跑实验，也能围绕一个目标持续试错，把失败结果变成下一轮改进的线索。

过去几年，这个趋势最先出现在代码和实验侧。编码智能体让软件开发的一部分流程变得自动化，科研智能体也开始尝试在长程任务中不断探索、验证和修正方向。

但如果 AI 真的要参与训练 AI，还有一个更底层的问题绕不开。

数据。

在真实机器学习开发里，模型和训练流程往往不是每天都能动的。基础模型已经选好，训练方法已经跑通，大改一次就意味着更高成本、更长验证周期和新的工程风险。

相比之下，真正被反复调整的，常常是数据：找哪些样本、过滤哪些噪声、怎样清洗转换、如何组合不同来源，训练效果不好时下一轮该改规模、质量还是分布。

换句话说，当模型和训练方法越来越标准化，数据就成了最现实、也最关键的优化空间。

这篇来自上海交通大学、卡内基梅隆大学、浙江大学、北京航空航天大学等机构的工作，提出一个新的角色：AI 数据工程师。



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论文标题：DataMaster: Data-Centric Autonomous AI Research

项目地址：https://github.com/sjtu-sai-agents/DataMaster

论文地址：https://arxiv.org/abs/2605.10906




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它让智能体围绕一个给定任务，自动寻找外部数据、筛选数据源、清洗和转换数据、构建训练输入，并根据下游模型反馈继续迭代。

更关键的是，整个过程中，模型不变，训练算法也不变。

换句话说，DataMaster 问的不是“怎样设计一个更强的模型”，而是：当模型和训练流程都固定时，AI 能不能通过自己准备更好的数据，把模型继续训强？

为什么数据工程不能只靠一次生成

数据工程看起来像是在 “调数据”，但它并不是一条直线。

首先，它有很多分支。同一个任务可以先找新数据，也可以先清洗旧数据；可以扩大数据规模，也可以提高数据质量；可以改变样本比例，也可以改变输入格式。每一步选择，都会打开新的可能路径。

其次，它高度依赖前面的选择。前面选了什么数据，会影响后面哪些清洗方法有效；前面做了什么特征，也会影响模型最终能学到什么。数据工程不是孤立操作，而是一连串相互影响的决策。

最后，它的效果很难提前判断。一份数据看起来相关，不代表训练后一定有用；一次清洗看起来合理，也不代表模型分数一定提升。很多时候，只有真正跑完训练和评估，才能知道这次数据改动有没有价值。

所以，DataMaster 没有把数据工程当成一次性生成任务，而是把它变成了一场可以分叉、可以回看、可以持续优化的搜索。

一棵数据树，一个数据池，一段全局记忆

为了完成这件事，DataMaster 设计了三个核心部件：一棵数据树、一个数据池，以及一段全局记忆。

数据树负责探索不同的数据改造路径。树上的每个节点，都是一次数据工程尝试。红色节点负责向外寻找潜在有用的数据源，黑色节点负责把数据清洗、转换、组合成可以真正训练的版本。

这两个角色很像一个数据团队里的分工：红色节点是 “侦察兵”，负责扩大搜索范围；黑色节点是 “工程兵”，负责把找到的数据真正变成模型能吃的训练输入。

数据池负责保存所有已经发现的数据源。一个分支找到的数据，不会只服务于当前尝试，而是会变成整个系统都能复用的数据资产。后续节点可以继续从这里读取、组合和改造候选数据。

全局记忆则负责记录每一次尝试的结果：用了什么数据，做了什么处理，训练分数有没有提升，失败原因是什么，哪些处理策略值得复用。下一次系统再做决策时，就不必从零开始。

三者合在一起，让 DataMaster 不再像一个一次性脚本，而更像一个会积累经验的数据工程团队。



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图 1：DataMaster 框架图。数据树负责分叉探索，数据池负责共享候选数据，全局记忆负责沉淀成功和失败经验。

只动数据，能涨多少？

DataMaster 最关键的实验，不是证明它 “能自动跑流程”，而是证明数据侧自动迭代本身就能带来真实收益。

论文在两个场景中验证了这一点。

第一个是MLE-Bench Lite。这个场景更接近传统机器学习工程：任务本身给定了数据和初始训练方案，智能体不能随意改训练代码，只能围绕数据做选择、清洗、特征构造和格式适配。

结果很直接：初始方案的奖牌率是 35.91%，DataMaster 提升到 68.18%，提高 32.27 个百分点；金牌率也从 22.73% 提升到 45.45%。

第二个是PostTrainBench。这个场景更接近大模型后训练：基础模型固定，训练流程固定，而且没有现成训练数据，智能体必须自己发现和整理后训练数据。

在这里，DataMaster 把平均分从基础模型的 8.47% 提升到31.17%，提高 22.70 个百分点。和其他基线相比，它也取得了最高平均分。

实验结果速览：



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更值得注意的是 GPQA 结果。

GPQA 是 PostTrainBench 中最能体现高难专业能力的任务之一。它考察的是研究生级别的科学知识和推理能力，覆盖物理、化学、生物等领域，并不只是简单的常识问答。

在这个任务下，DataMaster 的 GPQA 分数从基础模型的 18.75% 一路提升到31.02%。论文里的测试时扩展分析显示，这个提升不是一次性发生的，而是随着搜索预算增加逐步出现：DataMaster 在迭代过程中不断发现并整合更相关的科学数据、推理数据和 MedQA 数据，最终形成了更适合 GPQA 的训练数据配置。

这个结果最有意思的地方在于，DataMaster 没有更换基础模型，也没有重新设计训练算法。它做的只是围绕数据侧持续试错：找什么数据、怎么筛选、如何组合、如何适配训练。最终，它在 GPQA 上达到 31.02%，超过了专家训练的指令模型参考分数 30.35%，也超过了 Codex、DataFlex、ML-Master 2.0 等基线在该任务上的结果。



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图 3：GPQA 上的测试时扩展曲线。随着数据搜索和训练预算增加，DataMaster 的最佳节点分数持续上升，并最终超过指令模型参考线。

当然，这不意味着 DataMaster 在所有能力上都超过人工后训练模型。PostTrainBench 的整体平均分上，专家指令模型仍然更高。更准确的理解是：在 GPQA 这样一个需要专业科学数据和复杂推理能力的任务上，自动化数据工程已经能够找到足够有效的数据配置，在单项能力上接近甚至超过人工设计的后训练数据参考。

为了避免这个结果被理解成 “训练到了测试集”，论文还专门做了 GPQA 的数据泄漏检查：包括屏蔽 benchmark 和 test-split 相关来源、基于测试集哈希去重、记录外部数据来源和内容哈希；在 7479 条发现的训练样本上，没有发现精确匹配或模糊匹配，3 到 5 元词组重叠率也保持在 0.08% 到 1.06% 的较低水平。



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图 2：不同大模型作为智能体底座时，DataMaster 在 PostTrainBench 七项任务上的表现。

这也是 DataMaster 想传递的关键信号：数据工程不是训练前的辅助步骤，也不是简单把数据量堆大。对于特定能力来说，真正重要的可能是能不能找到更相关的数据，能不能把不同来源的数据组织成适合模型学习的形式，以及能不能根据训练反馈持续修正数据策略。

当数据也成为 AI 的决策对象

DataMaster 的意义，不只是提出了一个新的智能体系统。

更重要的是，它把一个长期被当作 “前置准备” 的环节，变成了 AI 可以主动搜索、比较、验证和复用的对象。

过去，数据通常被看作训练开始之前就已经准备好的东西。模型训练得好不好，当然和数据有关，但数据工程本身往往被放在模型研发流程之外：先由人类收集、清洗、整理，再交给训练算法使用。

DataMaster 改变的是这个位置关系。

在它的设定里，数据不再只是训练流程的输入，而是进入了智能体的决策循环：系统会决定找什么数据、如何处理数据、如何组合数据，并根据下游反馈继续调整数据策略。

这让“以数据为中心” 的 AI 研发变得更加具体。它不只是说数据重要，而是进一步追问：数据能不能像代码、模型和实验一样，被智能体持续优化？

当然，一旦数据工程开始自动化，新的问题也会变得更重要。外部数据从哪里来，是否合规，是否污染测试集，是否能追踪来源，系统为什么选择这批数据而不是另一批数据，都需要被记录和审计。

也就是说，自主数据工程真正走向真实世界，不只是要让 AI 更会做数据，还要让 AI 的数据决策过程本身变得透明、可控、可复盘。

这可能是 DataMaster 留下的更大问题：当 AI 开始管理数据时，人类真正需要管理的，是 AI 管理数据的方式。

如果说过去的模型是在学习人类准备好的数据，那么 DataMaster 指向的是下一步：AI 开始参与决定自己应该学习什么数据。

这也是它最值得关注的地方。








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