Компьютерные науки > Вычисления и язык [представлен 16 сентября 2026 года] Название: DualSQL: Text-SQl с многоагентским видом обучения PDF HTML (экспериментальное) резюме: современная система TRS-SKL, как правило, представляет собой многоагентовые трубопроводы, в центре которых находятся две фундаментальные задачи: химия связи и SQL поколения. Вместе с тем в рамках существующей работы разрабатываются отдельные модели для каждой задачи, что не позволяет обеспечить взаимодополняемость этих взаимосвязанных задач. В этой работе мы предлагаем DoubleSQL, новую систему Text-to SQL с двумя агентами, работающими на одной модели. Эти агенты имеют одни и те же веса моделей и агенто-рактоскопические драффолды, что позволяет оптимизировать совместное использование с помощью надежной системы обучения с использованием нескольких агентов для усиления (РЛ). Мы проектируем три средства доступа к базе данных для содействия эффективному многоэтапному обоснованию, основанному на взаимодействии с базами данных. Чтобы улучшить подготовку кадров и избежать краха моделей, мы ввели набор механизмов защиты от скачивания, которые стабилизируют обучение по линии многоагентных RL, поддерживая систему DoubleSQL для дальнейшего улучшения во время подготовки. Мы также введем новый SQLerence метрический, надежный матч исполнения (REX), чтобы точнее судить SQ Life и устанавливать сигналы вознаграждения. Обучившись только 3755 примерам, DoubleSQL-4B достигает впечатляющей точности исполнения на 68,0% в наборе…
DualSQL: текст в СВКЛ с многоагентским обучением
arXiv:2609.181335v1 Вид уведомления: новое резюме: новейшие системы Text-SQL, как правило, представляют собой многоагентные трубопроводы с центром вокруг двух основных задач: схемы увязки и генерации SQL. Вместе с тем в рамках существующей работы разрабатываются отдельные модели для каждой задачи, что не позволяет обеспечить взаимодополняемость этих взаимосвязанных задач. В этой работе мы предлагаем DoubleSQL, новую систему Text-to SQL с двумя агентами, работающими на одной модели. Эти агенты имеют одни и те же веса моделей и агенто-рактоскопические драффолды, что позволяет оптимизировать совместное использование с помощью надежной системы обучения с использованием нескольких агентов для усиления (РЛ). Мы проектируем три средства доступа к базе данных для содействия эффективному многоэтапному обоснованию, основанному на взаимодействии с базами данных. Чтобы улучшить подготовку кадров и избежать краха моделей, мы ввели набор механизмов защиты от скачивания, которые стабилизируют обучение по линии многоагентных RL, поддерживая систему DoubleSQL для дальнейшего улучшения во время подготовки. Мы также введем новый SQL-метр, надежный матч исполнения (REX), для