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官方一手arXiv: DeepSeek@Changruo Zhao, Zujun Peng, Yu Tian, Yuting Liu, Yiyun Su, Huiying Zhu, Luyan Zhang, Heming Zeng
推荐理由：做 Text-to-SQL 的可以看看这份排行榜聚合方法，它把不同模型和推理方式按自主度归类，还给出了在 Spider、BIRD 上的实测对比，省得自己瞎比较。
Spider
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8月18日
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该论文将 LLM Text-to-SQL 领域的进展重组为排行榜聚合，并沿推理自主度轴划分出受限、上下文、迭代、智能体、推理内化五类生成方式。作者在 Spider 基准上做了案例研究，对比 8B 开源模型与 few-shot DeepSeek V3、GLM-4 基线，发现 Spider 成绩迁移到 BIRD 和 Spider 2.0 时不均衡。研究还指出自主性提升能增强鲁棒性但代价不小，CoT 收益集中在 Hard 和 Extra-Hard 查询上。论文发布了对应自主度轴的 Python 工具，供新方法直接接入排行榜。