待验证50% 置信事实精确时间

微软在SQL Server中引入的学习式基数估计用神经网络替换直方图来提供更准确的行数预测，改善成本模型输入质量而非替换整个优化流程

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/16

首次发现

来源

训练4B小模型生成查询计划，比Postgres快81%

涉及实体

SQL Serverproduct 微软company

相关事实

待验证机器学习系统通过对大量数据的训练自动发现规律并在新数据上进行泛化预测69% 相似待验证机器学习中的决策树是监督学习算法，使用信息增益或基尼系数等指标自动计算节点阈值68% 相似待验证典型的元学习方法包括基于优化的方法（如MAML）、基于度量的方法（如原型网络）和基于模型的方法67% 相似待验证企业可以用7B或13B参数的微调专用模型达到通用大模型在SQL领域的效果，进一步压缩推理成本67% 相似待验证微软的Phi系列模型证明了教科书级别的精选数据可以让小模型在推理能力上远超同等规模的竞品66% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/927653

MCP

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