图灵奖得主 Michael Stonebraker 在一个真实的企业数据仓库上评估了 text-to-SQL 的能力。他的发现显示准确率仅为 10%，远低于 80% 的基准测试。这一结果印证了 Stonebraker 过去对数据库技术的批评，并表明当前的 text-to-SQL 系统在处理真实企业数据的复杂性方面存在困难。 AI
影响 凸显了当前 text-to-SQL 在企业应用方面准确率的显著局限性，表明需要进一步的研究和开发。
排序理由 对特定 AI 能力（text-to-SQL）在真实数据上进行学术研究/评估。
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