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qwen2.5-coder:32b
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评估本地部署大语言模型在BIRD基准上的Text-to-SQL能力
一篇新论文使用BIRD基准评估了本地部署的、开源权重的大语言模型（LLMs）在Text-to-SQL任务上的性能。研究发现，较新的模型一代，如Qwen2.5-Coder和Llama-3.x，在同等规模下显著优于CodeLlama-Instruct等旧模型。诸如自我纠错等关键技术在不同模型家族中均显示出持续的优势，而模式链接（schema linking）未带来可衡量的改进，自洽性（self-consistency）因计算成本高而价值不高。
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新APEX框架增强AI代理的自我改进能力
研究人员推出了一种新颖的三层框架APEX，旨在增强AI代理的自我改进能力。与以往只关注提示词优化的方法不同，APEX同时演进代理的工具集、行为原则和工作流拓扑。这种多维协同进化方法在基于NVIDIA Nemotron构建的生产级AI代理Joe上得到了验证，显著提高了其健康得分并提炼出新的可复用原则。