Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

ErrorLLM: Modeling SQL Errors for Text-to-SQL Refinement

ErrorLLM: 为文本到SQL精炼建模SQL错误

Zijin Hong, Hao Chen, Zheng Yuan, Qinggang Zhang, Luyao Zhuang, Qing Liao, Feiran Huang, Yangqiu Song, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； City University of Macau（澳门城市大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beihang University（北航大学） 纠错

AI总结 提出ErrorLLM框架，通过专用错误令牌和结构特征显式建模SQL错误，结合静态检测与错误引导精炼，显著提升文本到SQL生成质量。

Comments Accepted to SIGKDD2026

Mamba-FSCIL: Dynamic Adaptation with Selective State Space Model for Few-Shot Class-Incremental Learning

Mamba-FSCIL: 基于选择性状态空间模型的少样本类增量学习动态适应

Xiaojie Li, Yibo Yang, Jianlong Wu, Yue Yu, Ming-Hsuan Yang, Liqiang Nie, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒-阿齐兹大学） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California, Merced（加州大学默塞德分校计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 提出Mamba-FSCIL，利用选择性状态空间模型（SSM）的输入依赖参数实现动态适应，通过双选择性SSM投影器和类敏感选择性扫描机制，在不扩展参数空间的情况下解耦基类和新类处理，在少样本类增量学习中达到最优性能。

Comments Code: https://github.com/xiaojieli0903/Mamba-FSCIL