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实体 EMNLP Findings 2025

EMNLP Findings 2025

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  1. TOOL · CL_104499 ·

    LLM 在处理复杂 SQL 时遇到困难,带来生产风险

    最近的基准测试显示,在生成复杂、真实的企业场景 SQL 查询时,大型语言模型 (LLM) 的准确性显著下降。虽然 GPT-4o 等模型在 Spider 1.0 等较旧、较简单的基准测试中表现良好,但在 Spider 2.0 和 BIRD-Interact 等更现实的数据集上的准确率却骤降至 10% 左右。这种性能下降恰逢用于编写生产数据库迁移的 AI 编码代理使用量增加,引发了对实时系统中潜在的静默故障的担忧。为减轻这些风险,文章建议…