Нейросеть для SQL: Google улучшила Gemini 3.1 Pro
Google Research анонсировала Gemini-SQL2 — систему преобразования текста в SQL на базе Gemini 3.1 Pro. На эталонном бенчмарке BIRD в категории single-model модель набрала 80,04% execution accuracy — один из лучших публичных результатов для этой задачи. Предыдущие лидеры держались в диапазоне 73–77%. Детали архитектуры и методику тонкой настройки Google пока не раскрыла.
AI-обработка оригинала MarkTechPost; редакция Hamidun News
Google Research представила обновление Gemini-SQL2 — нейросеть для преобразования текстовых запросов в SQL на базе Gemini 3.1 Pro, которая набрала 80,04% execution accuracy на бенчмарке BIRD.
Как работает нейросеть для SQL?
Gemini-SQL2 преобразует вопросы на естественном языке в SQL-запросы. Вместо ручного написания кода пользователь описывает, что нужно получить из базы данных, а система автоматически генерирует необходимый SQL-запрос.
- 28 окт. 2026 г.CNN 2015 года обошла GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 в диагностике рака кожи
- 28 окт. 2026 г.Google научила LLM «спать»: SLEEP закрепляет знания в весах, до 10 млн токенов
- 28 окт. 2026 г.Keystone убрал имя модели из кода: open-source LLM-шлюз добавляет 0,64 мс
- 28 окт. 2026 г.Wired за сутки протестировал 6 ИИ-агентов: Dots лидирует, Gemini Spark провалил обед
Протестируйте новые LLM и мультимодальные модели в одном окне
Платформа Nomad AI (nomadnet.ai) даёт прямой доступ к Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, DeepSeek и автономным агентам без VPN, зарубежных карт и зоопарка подписок.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.