这篇论文要解决什么问题？
企业结构化数据智能体需要跨 schema、关系、策略和业务角色推理，现有做法常依赖可复用的 markdown 记忆或技能文件，容易重复发现相同结构。
Learned Enterprise Data Comprehension: Compression and Routing for Data Agents
（翻译）学习式企业数据理解：面向数据智能体的压缩与路由
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.25286: Learned Enterprise Data Comprehension: Compression and Routing for Data Agents
AI 摘要
arXiv 2609.25286 提出潜在等价学习，将持久任务身份与数据集相关实现分离，以支持/反对证据学习高斯原型，并用查询原型路由组织证据。在覆盖12个数据集、54个查询的 Data Agent Benchmark 上，完整实现五次试验的 Pass@1 为94.67%，258/270次查询成功，高于 Claude Opus 4.6 参考智能体的55.51%，提交时在40个排行榜条目中排名第一。
AI 问答
论文提出了什么方法？
提出潜在等价学习，将持久任务身份与数据集相关实现分离；支持与反对证据塑造高斯原型并保留软成员配置，另一个查询原型系统通过兼容性函数将复现的证据需求映射到同一身份结构，实现查询条件路由。
在 Data Agent Benchmark 上表现如何？
完整实现覆盖12个异构数据集、54个查询，五次试验的 dataset-macro stratified Pass@1 为94.67%，258/270次原始查询成功；对比 Claude Opus 4.6 参考智能体为55.51%，提交时在40个排行榜条目中排名第一。
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