SIRIUS-SQL：将多候选 Text-to-SQL 锚定于执行反馈

针对复杂模式下单次生成的 Text-to-SQL 不可靠问题，现有系统虽采用多候选投票机制，但仍存在候选冗余、修复策略单一及选择视角局限等缺陷。本文提出 SIRIUS-SQL，通过难度平滑的强化学习生成多样化可执行 SQL，结合通用大模型互补；引入基于执行的生命周期分类，针对不同错误类型实施定向修复；设计置信度门控混合选择器，融合结果一致性与结构判断。实验表明，该方法在 BIRD 和 SPIDER 基准上显著优于现有最强系统。