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.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
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.