登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则

跨系统表结构不一致，对齐逻辑复杂，人工映射耗时耗力 海量数据缺少标签和语义描述，分析师「看不懂、用不好」 这背后是数据准备这一经典难题 —— 它占用了数据团队近 80% 的时间与精力，却依然是智能化进程中最顽固的瓶颈。传统方法主要依赖静态规则与领域特定模 型，存在三大根本局限：高度依赖人工与专家知识、对任务语义的感知能力有限、在不同任务与数据模态间泛化能力差。 如今，一份引爆 HuggingFace 趋势榜的联合综述 指出，大语言模型（Large Language Models，LLMs）正在从根本上改变这一局面，推动数据准备从 「 规则驱 动」向「 语义驱动」 的范式转变。 在企业级系统中，数据团队普遍面临一个困境：模型迭代飞速，但数据准备的「 老旧管道」却愈发沉重。清洗、对齐、标注…… 这些工作依然深陷于人工规则与 专家经验的泥潭。您的团队是否也为此困扰？ 研究团队指出，LLM 的引入正在推动这一流程从「 规则驱动」向「 语义驱动」转变。模型不再仅仅执行预设逻辑，而是尝试理解数据背后的含义，并据此完成检 测、修复、对齐和补充等操作。 在这篇综述中，作者从应用层面（Application-Ready）的视角 ...