精选理由
该方法为Text-to-SQL领域提供了可落地的复杂度感知计算分配方案，对提升LLM在结构化查询等推理密集型任务中的效率有参考价值。
CA-SQL是一种新型Text-to-SQL管道，通过任务难度估计动态调整搜索广度以探索候选查询。该方法结合进化搜索的提示种子策略和新型投票机制，在BIRD基准测试的困难子集上使用GPT-4o-mini达到51.72%准确率，超越使用更大模型的方法。整体执行准确率达61.06%，Soft F1得分68.77%，展示了在复杂SQL生成任务中高效利用计算资源的能力。
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CA-SQL是一种新型Text-to-SQL管道，通过任务难度估计动态调整搜索广度以探索候选查询。该方法结合进化搜索的提示种子策略和新型投票机制，在BIRD基准测试的困难子集上使用GPT-4o-mini达到51.72%准确率，超越使用更大模型的方法。整体执行准确率达61.06%，Soft F1得分68.77%，展示了在复杂SQL生成任务中高效利用计算资源的能力。