CuratorMAS：通过多智能体编排实现数据集自动策展

CuratorMAS 是一个多智能体协作框架，将数据集策展拆解为五个可编程执行阶段并组成可并行工作流，通过数据集探索、在线领域知识检索、评估标准推导与指标计算、过滤及技能进化模块完成自动策展。实验显示，该框架将噪声率最多降低 36.03 个百分点，下游模型 F1 分数最多提升 8.88 个百分点。