شبكة عصبية لـ SQL: Google تحسّن Gemini 3.1 Pro
أعلنت Google Research عن Gemini-SQL2، وهو نظام لتحويل النص إلى SQL مبني على Gemini 3.1 Pro. وفي معيار BIRD المرجعي ضمن فئة النموذج الواحد (single-model)، حقق النموذج دقة تنفيذ (execution accuracy) بلغت 80,04%، وهي من أفضل النتائج المعلنة لهذه المهمة. أما المتصدّرون السابقون فكانت نتائجهم تتراوح بين 73 و77%. ولم تكشف Google حتى الآن عن تفاصيل البنية المعمارية ولا عن منهجية الضبط الدقيق.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من MarkTechPost؛ بتحرير Hamidun News
قدّمت Google Research تحديثًا لنموذج Gemini-SQL2، وهو شبكة عصبية لتحويل الاستعلامات النصية إلى SQL مبنية على Gemini 3.1 Pro، وقد حققت دقة تنفيذ (execution accuracy) بلغت 80,04% على معيار BIRD.
كيف تعمل الشبكة العصبية لـ SQL؟
يحوّل Gemini-SQL2 الأسئلة المكتوبة بلغة طبيعية إلى استعلامات SQL. فبدلًا من كتابة الشيفرة يدويًا، يصف المستخدم ما يريد الحصول عليه من قاعدة البيانات، ويولّد النظام تلقائيًا استعلام SQL المطلوب.
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.