Microsoft（微软）

SQuaD-SQL: Efficient Text-to-SQL with Small Language Models via LLM-Guided Knowledge Distillation

SQuaD-SQL：通过大语言模型引导的知识蒸馏，利用小语言模型实现高效的文本到SQL转换

Wangyu Wu, Xiaojian Lin, Rong Fu, Zaiyang Yu, Xuhang Chen, Wenjun Yu, Zhenhong Chen

机构 * The University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Macau（澳门大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft（微软） ； Shanghai University of International Business and Economics（上海国际经贸管理大学） ； Huizhou University（惠州市大学） 纠错

AI总结 研究如何让小语言模型在文本到SQL任务中接近大语言模型性能。核心方法是通过知识蒸馏和合成数据生成，包含基于大语言模型的合成数据生成、参数高效微调和领域自适应微调三个关键组件。主要贡献是在WikiSQL数据集上执行准确率达86.9%，推理更快、内存使用更低。

Comments Accepted at IEEE SMC 2026

Hallucination Self-Play: Bootstrapping Reinforced Detector via Evolved Generator

幻觉自我博弈：通过进化生成器引导强化检测器

Shiping Yang, Shining Liang, Weihao Liu, Wenbiao Ding, Linjun Shou, Lu Cheng, Angel X. Chang

机构 * Simon Fraser University（西蒙 Fraser大学） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 针对高质量标注数据稀缺致识别LLM生成输出中幻觉困难及现有方法局限，提出幻觉自我博弈框架，含检测器和生成器，经多轮训练优化，能在无外部监督下提升小型LLM性能。

Comments Accepted to COLM 2026. Camera-ready version to appear

TAG: A Lightweight Framework for Test-Driven Agentic Artifact Generation

代理创建，我们验证：用于代理工件生成的轻量级框架

Yaniv Melamed, Yoni Zukerman, Michal Shechter, Miri Weissler, Ashwin Patil, Hani Neuvirth-Telem

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 研究如何用大语言模型生成结构化工件并使其可靠用于生产部署。核心方法是基于“LLMs生成，我们验证”原则构建轻量级框架，贡献是提出含三关键属性的框架并在安全领域验证，还可用于其他工件生成任务。