EnumGRPO：面向智能体查询执行的成本感知优化器

2026年10月8日，arXiv Databases（一手）发表论文，提出面向智能体查询执行的感知成本优化范式。该范式将基于智能体的规划与执行交错进行，并推出自改进优化器 EnumGRPO。EnumGRPO 在学习阶段枚举执行范式、算子类型、算子位置等计划，通过上下文内强化学习把质量-成本反馈蒸馏为可复用的规划启发式。目前报道仅涉及该论文的方法描述，未见后续实验数据或外部验证。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。