arXiv · cs.AI · Haoyu Li, Srikanth Kandula, Maria Angels de Luis Balaguer, Aditya Akella, Venkat Arun · 11 小时前模型评分42
Wonder：用小模型推测性预查询加速 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体 结构化查询语言（SQL，Structured Query Language） 工作流
Speculative Ad-hoc Querying
导读
论文提出 Wonder 系统，让一个小型辅助大语言模型（LLM，Large Language Model）在主模型推理时推测性地准备数据库，通过构造可复用的超集查询并物化结果来减少等待。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We present Wonder, a system that exploits this advantage for analytical SQL workloads.”
- “Wonder reduces SQL execution time by up to 31.8% and combined primary-agent reasoning and active SQL time by up to 22.6%, with approximately 6% higher recorded main-agent and prediction API cost and 10% more read I/O on the full dataset.”
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