论文提出多引擎联合状态数据分析机制
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论文提出多引擎联合状态数据分析机制
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AI 综述
一篇 arXiv 论文提出“多引擎联合状态数据分析”机制：让大语言模型只负责语义理解与编排，不承担计算，并借助 100 万 token 的上下文窗口，把 SQL 查询、Cypher 图查询以及 Python、R 机器学习内核连接起来。论文作者 Jean Ye 称，该机制填补了多引擎联合上下文这一空白。 按照该设计，大语言模型只充当调度层，实际数据计算交由各引擎完成。
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11月3日
- arXiv · cs.AI多引擎联合状态数据分析：让 大语言模型（LLM，Large Language Model） 编排 结构化查询语言（SQL，Structured Query Language）、Cypher 与 Python/R 的 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 数据分析新方法
一篇 arXiv 论文提出多引擎联合状态数据分析机制，让大语言模型只做语义理解与编排层、不承担计算，通过 1M 上下文窗口连接 结构化查询语言（SQL，Structured Query Language）、Cypher 图查询以及 Python 和 R 机器学习内核。
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