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Spider2-Lite
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新的ReGE框架利用智能体经验提升AI任务成功率
研究人员开发了ReGE,一个旨在通过合成过往经验来指导未来尝试,从而提升AI智能体性能的框架。ReGE-Syn实现使用一次“教练”调用,将执行记录和工件整合成一个简洁的计划,然后由“学生”智能体进行适应。这种方法已显示出显著的准确性提升,与无指导执行相比,GPT和Claude模型分别提高了9.9和8.8个百分点。此外,ReGE-Syn大幅减少了指导构建所需的token数量,提高了智能体系统的效率。
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DivSkill-SQL通过互补代理训练提升文本到SQL集成能力
研究人员开发了DivSkill-SQL,一个用于增强文本到SQL集成的创新框架。该方法通过在现有集成失败的示例上训练新代理来优化互补技能,从而提高生成至少一个正确SQL候选的概率。在Spider2-Lite数据集上使用Opus-4.6和GPT-5.4基础模型进行测试时,该框架在Snowflake上将准确率提高了11.1个百分点,在BigQuery上提高了8.3个百分点。值得注意的是,这些优化后的技能在不同SQL方言和任务表述之间表现出…