O Gemini-SQL2 do Google atinge 80,04% de precisão no benchmark BIRD
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Resumo
Notícias on-chain: A Google Research revelou o Gemini-SQL2 em 12 de junho, alcançando 80,04% de precisão no benchmark BIRD. Desenvolvido com base no Gemini 3.1 Pro, melhora em 2,9 pontos em relação à versão anterior. O BIRD testa mais de 12.700 cenários SQL do mundo real. O modelo impulsionará ferramentas como o BigQuery Studio e o Cloud SQL Studio. Notícias sobre ativos do mundo real (RWA): A atualização visa simplificar o acesso a bancos de dados para usuários não técnicos por meio de linguagem natural.
ME AI mensagem, segundo monitoramento da Beating, a equipe de pesquisa do Google (Google Research) lançou a tecnologia de conversão de texto para SQL, Gemini-SQL2, em 12 de junho. O novo sistema, construído sobre o modelo Gemini 3.1 Pro, alcançou uma precisão de execução de 80,04% na lista única de modelos do benchmark BIRD, estabelecendo um novo recorde de desempenho. A versão anterior, Gemini-SQL, baseada no Gemini 2.5 Pro e utilizando fine-tuning supervisionado multitarefa, liderava a lista com 77,14% de precisão de execução. A nova versão melhorou o desempenho em 2,9 pontos percentuais. O BIRD, como padrão da indústria para avaliar a capacidade de sistemas de conversão de texto para SQL, contém mais de 12.700 pares de perguntas e instruções SQL. Os testes cobrem consultas com junção de múltiplas tabelas, processamento de dados sujos e raciocínio em contextos comerciais complexos, medindo-se a capacidade das instruções SQL geradas de serem executadas corretamente no banco de dados. O Gemini-SQL2 não foi lançado como um modelo independente, mas sim como uma capacidade subjacente de consulta a banco de dados. O Google planeja integrar gradualmente essas funcionalidades aos seus serviços de dados existentes, incluindo plataformas como BigQuery Studio, AlloyDB AI e Cloud SQL Studio, ajudando não técnicos a consultar diretamente bancos de dados corporativos por meio de linguagem natural. (Fonte: BlockBeats)
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