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insight - データベース

大規模言語モデルの発展により、データベースドメインのQ&Aが革新されつつある。しかし、さまざまな大規模言語モデルの能力を包括的に評価するベンチマークが不足している。本研究では、包括的なデータベースQ&Aベンチマーク「DQA」を提案し、大規模言語モデルの性能を詳細に評価する。

挿入のみと挿入-削除の両方を比較して、動的クエリ評価問題を研究する。

SQLクエリ間の意味的距離を測定する新しいグラフベースアプローチを紹介し、既存の手法よりも正確で理解しやすい評価を提供する。

データベース依存性の形式概念解析に焦点を当てる。

再帰クエリ処理のための革新的なAdaptive Metaprogramming技術を紹介。

高次元データを効率的に管理するためのQuantixarプロジェクトの紹介。

ALEXに対するアルゴリズム複雑性攻撃の初の体系的調査を提示。

異なるデータストアに分散された異種データへの問い合わせをサポートするためのナレッジグラフを活用したフェデレーテッドデータシステムアーキテクチャを提案します。

共通クエリの最小証人問題における解決策と困難性に焦点を当てる。

複雑なSQLクエリに対するスキーマ認識マルチタスク学習の効果的なアプローチを提案。

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