GRADS: Graph-Regulated Agentic Data Synthesis with Controllable Difficulty

arXiv cs.AI · 16 oct, 06:00

GRADS es un marco de síntesis de datos agentic guiado por grafos que genera tareas sintéticas con control explícito de dificultad para entrenar agentes de investigación profunda. El sistema mantiene un grafo de dependencias de evidencia e inferencia, evitando el acoplamiento débil entre pruebas y respuestas que afecta a los métodos existentes. Los experimentos en dominios de seguridad, ingeniería de software y documentos científicos muestran que GRADS produce tareas verificadas con distribuciones de dificultad empíricamente separadas.