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EnumGRPO：面向智能体查询执行的成本感知优化器

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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。

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LatestOct 8
arXiv 论文提出智能体查询执行范式及自改进优化器 EnumGRPO，交错规划与执行并蒸馏质量-成本反馈。

Timeline

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Oct 8, 2026
  1. arXiv · Databases
    智能体查询执行的感知成本优化

    论文提出智能体查询执行范式，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规划启发式。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct8Oct8Oct8Oct8

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.