DSWorld提出数据科学世界模型，用结构化状态表示、成本感知路由、轻量真实执行和基于LLM的模拟器，预测候选操作对数据科学环境的状态转移。作者构建8K规模轨迹数据集，并用反思式世界模型优化训练，据称可将基于强化学习的智能体训练加速约14倍、搜索推理加速3至6倍，同时在转移预测任务上超过最强LLM基线35.6%。
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