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Croissant Baker: Metadata Generation for Discoverable, Governable, and Reusable ML Datasets

饼干师：用于可发现、可治理和可重用的机器学习数据集元数据生成

Rafi Al Attrach, Rajna Fani, Sebastian Lobentanzer, Joan Giner-Miguelez, Debanshu Das, Varuni H. K., Nobin Sarwar, Rajat Ghosh, Anwai Archit, Surbhi Motghare, Christina Conrad Parry, Luis Oala, Lara Grosso, Joaquin Vanschoren, Steffen Vogler, Sujata Goswami, Eric S. Rosenthal, Marzyeh Ghassemi, Matthew McDermott, Tom Pollard

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Helmholtz Munich（海德堡-慕尼黑研究所以及医学中心） ； Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心） ； Google（谷歌） ； Couchbase（Couchbase公司） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Nutanix（Nutanix公司） ； Georg-August-University Göttingen（哥廷根大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； Sage Bionetworks（Sage Bionetworks公司） ； Dotphoton（Dotphoton公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Bayer AG（拜耳公司） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出Croissant Baker，一种本地优先的开源命令行工具，可直接从数据集目录生成验证过的Croissant元数据，通过模块化处理程序注册表，支持大规模数据集，如MIMIC-IV，达到97-100%的准确率。

Comments 23 pages, 5 figures, 11 tables. Project: https://lcp.mit.edu/croissant-baker/ Code: https://github.com/MIT-LCP/croissant-baker

GraphBit: A Graph-based Agentic Framework for Non-Linear Agent Orchestration

GraphBit：一种基于图的代理框架用于非线性代理编排

Yeahia Sarker, Md Rahmat Ullah, Musa Molla, Shafiq Joty

机构 * MTSU ； InfinitiBit GmbH ； Salesforce Research 纠错

AI总结 GraphBit通过显式定义DAG流程提高代理编排的可重复性和可审计性，在多个基准任务中表现优于现有框架，实现高准确率、低延迟和高吞吐量。

Comments 12 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to arXiv, under review