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一个四十亿参数的开源模型，用强化学习练出了给数据库选执行方案的本事。在一百一十三条连表查询里，它选出的计划比开源数据库Postgres默认给出的方案，几何平均快了百分之八十一。快在计划本身跑得快，不是挑选速度快。测试用的是IMDb电影数据库的一个切片，比的是没调参的默认配置。训练租两张H100跑了九十五小时，加上找更大模型生成示范数据，一共花了一千两百美元左右，这笔成本没被算进去。刚开始训练时，这模型连合法执行计划都写不出来，九十九条直接失败。评论区有人质疑，怎么保证选出的计划算出来的结果和原查询一样。还有人怀疑，那九十五小时训练时间根本没算进这个提升幅度。