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PlanPool：用可变问题池解决 Text-to-SQL 欠规范问题
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AI 综述
2026年10月5日，arXiv（Computation and Language）发表一手研究，提出 PlanPool 方法，针对智能体 Text-to-SQL 中的欠规范问题。研究将澄清计划外化为可变问题池，要求每个计划问题在提交前必须被显式提出或放弃，并可在交互中新增歧义。论文指出，智能体仅识别缺失信息不够，还须在提交答案前可靠维护并解决这些信息。在基于 BIRD-Interact 和 Spider 的三个基准上，PlanPool 持续提升歧义覆盖率并减少静默失败，同时保持有竞争力的执行准确率。
AI 根据报道生成 · 16 小时前更新
最新进展10月5日 12:00
arXiv 发表 PlanPool，在三大基准上提升歧义覆盖率、减少静默失败并保持竞争力。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv · Computation and Language超越正确性：解决智能体 Text-to-SQL 中的欠规范问题
研究提出 PlanPool，将澄清计划外化为可变问题池，要求每个计划问题在提交前必须被显式提出或放弃，并可在交互中新增歧义。在基于 BIRD-Interact 和 Spider 的三个基准上，PlanPool 持续提升歧义覆盖率并减少静默失败，同时保持有竞争力的执行准确率。论文指出，智能体仅识别缺失信息不够，还须在提交答案前可靠维护并解决这些信息。
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