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1.引言1.1研究背景与意义在当今数字化时代，数据的高效处理和利用至关重要。TexttoSQL作为自然语言处理和数据库领域的关键技术，旨在实现自然语言问题到SQL查询的自动转换，从而打破非专业用户与数据库系统之间的障碍，提高数据处理效率，拓展智能数据库服务、自动数据分析和数据库问答等应用范围。随着人工智能技术的不断发展，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，为TexttoSQ任务带来了新的机遇和挑战。1.2现有研究的不足尽管T...

在数学推理（AIME2425）和代码竞赛（LiveCodeBenchv5）公开测评集上，MiMo仅用7B的参数规模，超越了OpenAI的闭源推理模型o1mini和阿里Qwen更大规模的开源推理模型QwQ32BPreview。预训练预训练阶段对于MiMo7B模型至关重要，它为模型后续展现强大的推理能力奠定了坚实基础。这一阶段主要涵盖了数据处理、模型架构设计以及超参数设置等关键环节，每个环节都经过精心优化，旨在增强模型的推理潜能。预训练数据预训练数据是模型学习...

这是一篇关于自然语言在表格数据查询和可视化方面的综述。该综述全面概述如何通过自然语言实现表格数据查询和可视化，使用户能够使用自然语言查询与数据进行交互。介绍了可视化背后的基本概念和技术，特别强调了语义解析这一关键技术，它有助于将自然语言转换为SQL查询并实现数据可视化。然后深入探讨了TexttoSQL和TexttoVis问题在数据集、方法、指标和系统设计方面的最新进展，包括深入研究大型语言模型的影响，突出其优势、局...

1.引言用户问题：员工中薪水最高的人的名字是什么？获取到的scheam：Table:Employees(ID,Name,Salary)生成的答案：SELECTNameFROMEmployeesORDERBYSalaryDESCLIMIT1;1.1知识图谱构建在当今数字化时代，数据已成为人类生产生活中至关重要的生产要素。随着电子设备的迅猛普及，海量数据库如雨后春笋般涌现，它们广泛存储着来自各个领域的丰富信息。然而，对于普通大众而言，学习诸如SQL这类数据库查询语言宛如攀登陡峭高山，门槛...

技术背景NL2SQL的发展与挑战自然语言到SQL的转换任务，旨在让用户能够用日常的自然语言从数据库中获取所需数据，而无需掌握复杂的SQL语言。随着大语言模型（LLMs）的兴起，这一领域取得了显著进展。像GPT4这样强大的LLMs出现后，催生出了CHASESQL和XiYanSQL等先进框架，它们在性能上达到了新的高度。但这些基于LLMs的方法存在明显的局限性。主流方法大多依赖闭源模型，并且需要调用外部API，这在医疗、金融等对数据隐私极为敏感...

要说啥？多智能体能干啥嘿，你们知道吗？现在的大语言模型那可真是火得一塌糊涂，像GPT、LLaMA和Gemini这些家伙，在自然语言处理的舞台上那是大放异彩！它们能写出超有创意的文章，像个聪明的小作家；还能进行逻辑推理，就像个智慧的小侦探；做决策的时候也不含糊，仿佛是个果断的小领导呢！但是哦，它们也有自己的小烦恼，比如说有时候会产生幻觉，给出一些让人摸不着头脑的答案，就像在说梦话一样。还有那个自回归的小特性，...

本篇是DeepSeek相关系列的第一篇，对DeepSeekR1等大型AI模型进行微调可能需要大量资源，但使用正确的工具，可以在消费级硬件上进行高效训练。让我们探索如何使用LoRA（低秩自适应）和Unsloth优化DeepSeekR1微调，从而实现更快、更具成本效益的训练。DeepSeek最新推出的R1模型在推理性能方面树立了新的行业标杆，其表现可与许多专有模型相媲美，但与此同时，它依然保持了开源的特性，使得更多的开发者和研究者能够访问并基于这一...

DeepSeek颠覆了AI领域，通过推出一系列全新高级推理模型挑战OpenAI的主导地位。最棒的是？这些模型完全免费使用，没有任何限制，每个人都可以使用。您可以在下面观看有关如何微调DeepSeek的视频教程。在本教程中，我们将在HuggingFace的医疗思维链数据集上对模型进行微调，微调的基础模型为DeepSeekR1DistillLlama8B。这个精简的DeepSeekR1模型是通过在使用DeepSeekR1生成的数据上对Llama3.18B模型进行微调而创建的。它展示了与...

在当今数字化转型的时代，大型语言模型（LLMs）已经成为了不可或缺的工具，它们在自然语言理解、生成和推理方面展现了非凡的能力。然而，这些模型普遍采用的是“一刀切”的方式，即对于相同的输入给予所有用户相似的响应。这种方式虽然能够满足大多数情况下的需求，但在需要根据个人偏好定制内容的情境下就显得力不从心了。为了解决这个问题，来自中国人民大学高瓴人工智能学院与百度公司的研究团队提出了一种名为PPlug的新颖个...

1.引言语言模型的发展使得用户期望能通过自然语言对数据进行查询，从而引发了Text2SQL和RAG等方法的大量研究。但在实际应用中，用户的问题往往超出这些方法的能力范围。例如，企业用户的问题常涉及领域知识、世界知识、精确计算和语义推理的复杂组合。数据库虽能提供领域知识和大规模精确计算能力，但在语义推理方面较弱；而语言模型虽擅长语义推理和利用世界知识，却在精确计算和大规模数据处理效率上存在不足。像Text2SQL方法...

在人工智能的持续演进中，多模态大语言模型（MLLMs）已成为核心研究领域之一，其在整合语言和视觉信息方面的潜力备受关注。李飞飞、谢赛宁团队的最新研究成果犹如一颗璀璨的新星，照亮了MLLM在空间智能领域的探索之路，引发了学界和业界的广泛关注。本文将深入剖析该团队的研究，详细阐述MLLM在空间智能方面的突破与挑战，一同探索MLLMs在视觉空间智能方面的进展与难题。1.引言视觉空间智能在人类的日常生活中，视觉空间智能起...

一、引言在当今数字化时代，数据库的应用极为广泛，但传统的数据库查询语言（如SQL）对于非技术人员来说学习成本较高。自然语言接口到数据库（NLIDB）技术的出现，旨在让普通用户也能轻松访问数据库。过去几十年间，研究人员探索了多种方法，其中利用神经序列到序列（Seq2seq）模型或大规模语言模型（LLMs）的方法较为常见，它们通常采用自回归解码方式逐一生成SQL查询。尽管这些方法在翻译准确性上取得了一定进展，如在NLIDB基...

一、背景1.人工智能与神经科学的融合在当今科技飞速发展的时代，人工智能与神经科学的交叉领域正成为科研的热点方向。大语言模型（LLMs）作为人工智能领域的重要成果，其与人类大脑语言处理机制的关系备受关注。从本质上讲，这一研究方向旨在探寻机器如何像人类大脑一样理解和处理语言，这不仅有助于提升人工智能技术的性能，更有助于揭示人类认知的奥秘。过往研究已发现LLMs与大脑在某些方面存在相似之处，如特征提取和表征等...

一、背景1.1研究背景在当今数字化时代，金融领域的数据量呈爆炸式增长，对数据的高效分析和利用成为金融机构获取竞争优势的关键。传统的数据库操作依赖于专业的SQL编程技能，然而，金融专业人士虽精通金融业务，但在SQL编程方面往往技能有限。这一矛盾促使了TexttoSQL技术的兴起，其旨在将自然语言问题转化为可执行的SQL查询，为金融分析提供了便捷的数据访问途径，无需编写复杂的SQL代码即可获取所需信息，大大提高了工作效率...

1.引言1.1RAG的局限与迭代检索的提出在知识密集型任务中，大语言模型（LLMs）的检索增强生成（RAG）虽应用广泛，能提升输出质量、减少幻觉，但仍存缺陷。比如，检索内容常含噪声，这会致使RAG系统性能下滑。复杂查询时，单次检索难以获取充足知识，进而阻碍RAG系统的广泛应用。为攻克这些难题，迭代检索应运而生，其持续更新检索结果，以契合生成进程里动态变化的信息需求。可现有的迭代检索方法多依赖少样本提示或手动构建规则...

1.研究背景1.1背景随着GPT4等大语言模型在数据管理领域的广泛应用，如文本到SQL的生成和信息提取任务，向模型准确描述关系数据库的schema成为解决问题的关键步骤。但由于LLM提供商通常按输入（和输出）文本的令牌数量收费，数据库schema描述的长度直接关系到成本。例如，在文本到SQL的生成场景中，较长的schema描述会增加输入令牌数量，进而提高每次转换的成本。常见的描述schema的方法如使用DDL命令，虽能准确表达模式，但往往...