Explanova：通过可解释人工智能结合大语言模型工作流自动发现 N×M 表格中的数据洞察
机器学习
2026-01-21 v1 人工智能
摘要
数据分析的自动化一直是长期追求的目标。当前的智能体大语言模型（LLM）为此展示了一种有前景的解决方案，例如 DeepAnalyze、DataSage 和 Datawise。它们都是用于自动细粒度分析的强大智能体框架，并由基于 LLM 的智能体工具调用能力驱动。然而，如果由一个预设的、类似 AutoML 的工作流来驱动呢？如果我们遍历所有可能的探索，比如 Xn 本身的统计量、Xn1-Xn2 的关系、Xn 与所有其他变量的关系，并最终进行解释，结果会如何？我们的 Explanova 正是这样的一种尝试：由于使用了本地小型 LLM，其成本更低。
引用
@article{arxiv.2601.12317,
title = {Explanova: Automatically Discover Data Insights in N \times M Table via XAI Combined LLM Workflow},
author = {Yiming Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.12317},
year = {2026}
}