지난 배틀 · 2025-12-18 UTC
AI Data Analysts 대결 — 2025년 12월 18일
AI Data Analysts 카테고리에서. 4개의 참가자에 걸쳐 17 표시가 배치되었습니다. Together Open Data Scientist이(가) 왕좌를 차지했습니다.
최종 순위
출전 라인업
참가자들
이 배틀에 참가한 모든 도구의 프로필, 최종 점수순으로 순위가 매겨졌습니다.
Together Open Data Scientist
오픈 소스 ReAct 에이전트가 Python을 통해 데이터를 탐색, 모델을 만들고 분석 보고서를 생성할 수 있는 도구
Together Open Data Scientist는 GitHub에 공개되어 있는 Open-Source의 AI-powered 데이터 분석 소프트웨어입니다. 그것은 ReAct framework(Reasoning + Acting)에서 파생된 것입니다. 그들은 언어 모델 이론적 단계와 구체적인 Python 코드의 실행 단계를 번갈아가면서 종이-마지막 데이터 과학 작업, 데이터 세트 탐색, 요약 통계 계산, 모델 구축 및 세부적 글 작성을 위한 분석 보고서 생성과 같은 종단-끝 데이터 과학 작업을 완수하기 위해 사용됩니다. 이 도구는 Python을 두 가지 방법으로 실행할 수 있습니다. '내부' 모드는 Docker CONTAINER 내에서 코드를 лок에서 실행하며, 'TCI' 모드는 Together Code Interpreter(TCI)의 클라우드 샌드박스에서 코드를 실행합니다. Together AI API를 통해 접근할 수 있습니다. 사용자는 데이터 디렉토리를 자동으로 처리하는 업로드 폴더를 설정하고, 합리적 계산 횟수를 지정하고, 기계 학습 모델을 선택할 수 있습니다. Default 옵션은 DeepSeek-V3이며, Llama 모델과 Together 플랫폼을 통해 사용할 수 있는 다른 모델들도 가집니다. 그는 pip를 사용하여 패키지로 배포되며 (open-data-scientist) 명령줄 인터페이스와 Python API를 공개합니다. CLI는 --write-report 옵션과 같은 것 (Markdown 분석 보고서를 생성) --save-trace 옵션 (작업에 대한 전체 수집 및 실행 추적 로그) 및 세션 재사용을 통해 세션 ID와 함께 구현되었습니다. Python API는 자연어 업무에 대한 ReActDataScienceAgent 클래스를 취하고 결과를 반환하는 것을중심으로 합니다. 이 프로젝트는 명시적으로 실험 소프트웨어로 라벨링되어 있습니다. 모든 코드와 분석이 AI로 생성되기 때문에 출력 결과는 오류나 최적의 방법에 대한 최적의 접근 방식이 포함되어 있을 수 있으며, 특히 생산적인 결정으로 사용하기보다는 탐색 및 학습의 출발점으로 다루어져야 합니다. 유지관리자들은 중요한 비즈니스 또는 연구 용도에 특히-human의 검사와 유효성이 필요하다고 강조합니다. 상업용 AI 데이터 분석 도우미인 ChatGPT의 Advanced Data Analysis나 노트북 코파일럿에 비해 Together Open Data Scientist는 다음과 같은 특징으로 구별된다. Together의 생태계 내에서 모델에 독립적으로(가정된 모델에 상관없이) 운영할 수 있으며, 완전 개방형 오픈 소스이며, 사용자가 호스트하기도 하지만, 클라우드에 호스트하기도 하는(self-hostable) SaaS가 아니다. 그 결과로 Together Open Data Scientist를 이용하면 노트북 내의 여러 코드 집행 단계를 자동으로 이어 붙일 수 있어, 완전한 보고서를 작성하는 데 필요한 하나의 일회성 답변으로만 답변되지 않는다.
평가 기준 분해
- ReAct 추론 및 행동 에이전트 루프
- 두 가지 실행 모드: 로컬 Docker 또는 Together Code Interpreter 클라우드
- 분석을 위해 자동으로 데이터 디렉토리 업로드
- 마크다ウン 보고서 생성
- 모델 및 최대 추론 반복 설정
- 명령줄 인터페이스 및 프로그램적 Python API
Shortcut (Excel AI)
스프레드시트, 모델링, 분석을 위한 추진 AI 에이전트 (Native Excel ADD-인 및 채팅 인터페이스를 통해 빌드 및 수정)
Spread시트용 AI 에이전트이다. 이는 자연어 명령으로 Excel 표기 모델, 분석 및 보고서를 계획, 생성 및 편집하는 것으로 설계되었다. 이 제품은 금융 전문가에게 설계되었으며, 주로 헤지 펀드의 분석가, 자산管理 회사 등에 맞춘 제품이다. 그들은 이 제품이 정확성 및 감사성이 속도보다 더 중요한 금융 전문가에게 적합하다고 설명한다. 그들에 따르면, 많은 다각도 헤지 펀드에 이 제품이 구축되었으며, 매일 수千명의 활성 사용자가 있다. 이 도구는 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다: 독립형 웹 어플리케이션과 네이티브 엑셀 플러그인. 웹 앱은 약 95%의 기능 완전에 대한 완화를 제공하고, 플러그인은 사용자 자신의 υπάρχ는 엑셀 환경 내에서 직접 작동하여_macros, 키보드 바로가기 및 대형 파일을 포함합니다. 파일은 포맷, 공식을 포함하여 모든 특징을 잃는 것 없이 엑셀 형식으로 열리고 내보내질 수 있어,既存의 워크플로에 적합하게 통합하는 마찰을 낮춥니다. 또한, 데스크톱 엑셀 내에 여러 모델을 동시에 빌드하고 편집하는 데 있어 파워 사용자들을 위한 터미널 우선 CLI(ShortcutXL)도 있기 때문에. 총공러 출을 번 돉게세요. 촜는총공장드지세요 총공장드지세요총공시소지해 주린하세요, 총공장드지세요세요 원었설분에었도데호 었세요. 총공장드지세요름야는 사역안주세요 짔조주세요내답럄한님늵 시돨짔세요소주세요. 감사성과 신뢰성을 최우선 사안으로 삼습니다. Shortcut은 변경된 셀을 모두 표시하고, 값이 하드 코딩된 이유를 알려주며, 사용자는 작업 중인 수식을 되돌릴 수 있습니다. 보안면에서 SOC 2 Type II 인증, 저장 중 AEZ-256 암호화, 전송 중 TLS 1.3, role-based 액세스 제어, AI 공급자의 0-보관 계약, 그리고 모델 훈련을 위해 결제 플랜 데이터 사용을 피하는 정책 등을 광고하고 있습니다. 일반적인용도 어시스턴트들例如 ChatGPT, Claude,혹은 Microsoft Copilot in Excel와 비교하여, 스프레드시트建设에 특화된 Shortcut는 벤치마크 태스크에 있어 의미 있게 더 높은 정확도를 가지고 있다. 그 특화된 성격의 결과는 일반적으로 오피스 프로덕티비티를 넘어 Excel-centric finance와 데이터 작업에 초점을 두는 단순성이다. 또한 많은 성능 주장이 제3자 벤치마크이며, 관심있는 제품 구매자는 자신들의 워크플로에 대해 이것들이 사실일 지 확인해 보는 것이 좋다.
평가 기준 분해
- 네이티브엑셀 플러그인 + 스토류 드 웹 앱
- SHORTCUT XL 터미널-퍼스트 CLI (파워 사용자용)
- 포뮬러 기반, 동적 업데이트되는 출력
- 셀 수준 변경 감지 (리버트/리스트로/언도)
- 전문급 상업 표준 포맷
- 잃지 않는 엑셀 파일 임포트/익스포트
트린카 AI는 연구원, 학생 및 기술 전문가들을 위한 작성 도우미로 설계되었습니다. 표준 문법 및 띄어쓰기 검사 외에도 학문 논문에서 흔히 발생하는 일관성 있는 용어 사용, 문구 구조의 불명확성 및 어투 문제와 같은 학술 논문의 규약에 초점을 맞췄습니다. 툴은 수백 개의 학문 분야에 걸쳐 주제에 친숙한 제안을 제공하고 퇴자, 일관성 검사, 출판 양식 가이드 준수를 위한 보장을 포함한 작업에 도움이 된다. MS 워드, 웹 브라우저 및 클라우드 편집기에 통합되므로 일반적인 연구 워크플로우에서 사용할 수 있다. 트리нка에는 논문을 준비하기 위한 고유한 기능이 포함되어 있으며 저널 가AndView 기능, 저작권 탐지, 인용 검증 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 기능들은 일반적인 문법 검사 도구로만 생각되었던 트리нка를 더욱 전문적인 도구로 위치시켜줍니다.
평가 기준 분해
- 미디엄 미디엄 및 스타일 체크
- 교육적 톤과 명확성 향상
- 문장 재작성 및 일관성 도구
- 도용 및 인용 문헌 검사
- 학회 제출 준비 보고서
- 브라우저, 워드, 및 클라우드 통합
Edexia는 중등 영어 평가를 위한 AI-기반의 등급 및 피드백 도우미로 설계되었습니다. 특히 국제 бак칼로레이트 위원회 (IB) 영어 커리큘럼과 호주 고교 framework을 포함하여 VCE, HSC, QCE 및 WACE에 중점을 둡니다. 일반적인 논문 채점 대신 관련 기준, 평가 기준 및 연구 설계 요구 사항이 사전에 불러들여저지고, 실제 마킹 표준에 반해 지속적으로 교육된 교수진에 의해 검증 및 교육된 Edexia는 교육 분야의 전문가들을 지원합니다. AI 평정의 주요 취지가 학교의 표준에 맞춘 채로 개별 교사와 학과들의 실제 점수를 조율하는 데에 있다. 교사는 비방판점수 평가를하고 점수 조율회의에서 의견을 공유하며 AI 시스템은 이过程로부터 학습하여 점수 및 피드백이 점차 학교표준과 일치하게된다. 회사에 의하면 세인트 베르나르스 칼립스에서 진행한 579 편의 에세이에 대한 thử차에서 Edexia는 교사 점수와 정확히 매치된 결과를 81.2%의 시간에 달했으며 1개의 등급대 내에 포함된 결과는 98.3%의 시간에 이르렀다 교사에게 통제권을 제공하는 것을 중간 design 원칙으로 삼고 있습니다. 학생에게 AI가 생성한 모든 댓글을 편집하거나 삭제할 수 있으며, 교사는 피드백에 개인적인 음성 메모를 첨부할 수 있습니다. 또한 교사-검토 모드는 모든 출력을 사람이 검토하고 승인할 때까지 임시로 보관합니다. 이로써 Edexia는 교사에게 세부적인 피드백을 미리 작성해 주는 인공지능 연장 인력과 사cribe가 되기보다는 자율적인 채점기를 역할하지 않습니다. 클래스룸 워프로우 도구를 비롯한 여러 기능들이 구축되어 있습니다. 이를 통해 학생들의 학술작업이 진행되는 과정을 보여주는 AI 감지기능과 과거 Clipboard 내역, Tab이동 내역 및 AI 유사도评등을 함께 보여주는 시스템이 있습니다. 학생들의 교과 스토어와 다음 단계를 포함한 강력한 분석 REPORT가 나옵니다. 또한 수많은 서적의 강력한 분석 REPORT와 문학에 대한 이해를 제공하는 PROMPT LIBRARY가 제공됩니다. 또한 Blind Review 시스템과 점수 분포를 시각화하여 Moderation을 진행시키는 시스템도 함께 제공됩니다. 학생의 서평을 작성할 때 사용하는 서면 서사 전달을 디지털화하는 Handwriting TRANSCRIPTION도 제공됩니다. IB 연구 목록에 있는 작품에 대한 주제, 저자 의도, 핵심 인용문에 대한 텍스트 단위 지식베이스를 생성하여 분석합니다. 학생들은 Edexia를 통해 한 веч 저녁 동안 에세이를 쓰고, 즉각적인 피드백을 받고, 그리고 수정할 수 있습니다. 교사 및 학부 구성원은 Edexia를 통해 표준화된 채점을 통해 일관성을 개선하고 비용을 절약할 수 있습니다. 회사에서는 정보 보안과 데이터 관리에 중점을 두고 있습니다: 교육 데이터는 개인 또는 기관 계정에 구획되어 있으며 계정 소유자의 지적 재산이지만 Edexia 모델을 위한 훈련 데이터로 사용되지 않습니다. 데이터는 익명화되고 호주-based 서버에 저장되어 있으며 회사는 SOC 2 Type II 인증, ISO 27001 및 ST4S 인증을 보유하고 있습니다. 현 보고 사이트에서 Edexia는 무료로 교사와 학생에게 제공되고ing 기다리는 리스트이며 일반 목적의 주제 평가에서 IB 및 호주 영어가 가장 강력하므로 모든 과목에 걸쳐 일반적인 평가도구가 아닌 한정적인 범위에 있습니다.
평가 기준 분해
- 교사 검증을 위한 IB-대조표와 등급 명세
- 교사 검토 모드, 완전한 편집 및 음성 메모
- AI 쓰기 프로세스 재생 및 AI似도 검출
- 맹점 성적 평가, 가답, 일관 analytics
- 텍스트, 테마와 명령어로 검색 가능한 인센비브리브리브리브리브라이브리브 라이브러리
- 스크래닝 된 반응의 손글씨 전송