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研究团队发布Text-to-MQL评测基准AptMQL-Bench
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AI 综述
2026年10月5日，研究团队在arXiv发布论文，推出基于访问模式的Text-to-MQL评测基准AptMQL-Bench。该基准基于BIRD构建，包含21个文档数据库以及3,186个自然语言请求与对应的MQL查询，旨在解决传统机械转换导致的数据丢失与查询变慢问题。在模型评测中，表现最佳的Claude Opus 4.5在无外部知识辅助和有外部知识辅助下的准确率分别为57.38%与70.34%。
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最新进展10月5日 12:00
研究团队推出评测基准AptMQL-Bench，Claude Opus 4.5有知识辅助下准确率达70.34%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv 自然语言处理AptMQL-Bench：通过访问模式 Schema 设计与保真迁移实现从 Text-to-SQL 到 Text-to-MQL
研究团队推出基于访问模式的 Text-to-MQL 评测基准 AptMQL-Bench。该基准基于 BIRD 构建，包含 21 个文档数据库及 3,186 个自然语言请求与对应 MQL 查询，解决了传统机械转换导致的数据丢失与查询变慢问题。评测中表现最好的 Claude Opus 4.5 在无/有外部知识辅助下的准确率分别为 57.38% 和 70.34%。
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