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Quail 团队用 roofline 模型估算 AI-SQL 延迟下限
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AI 综述
2026 年 10 月 2 日，AGI Hunt 报道，UC 研究者 Shreya Shankar 为开源 AI-SQL 引擎 Quail 提出一种延迟估算新方法：用 roofline 模型推导延迟的理论下限，取代此前对每个系统逐一做 profile 的做法。报道以 Qwen3-4B-fp8 搭配单张 H100 为例，对 5k 条影评跑一次 AI filter，理论下限约为 6.6 秒；同时指出现有系统（包括 Quail 自己）都远未达到这一下限。该报道是目前关于此事的最新一篇，未出现与早先报道在数字、时间或说法上的矛盾，也暂无其他团队回应或后续实测结果。
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报道时间线
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10月2日
- AGI HuntQuail 团队用 roofline 模型估算 AI-SQL 延迟：5k 条评论过滤下限仅 6.6 秒
UC 研究者 Shreya Shankar 为开源 AI-SQL 引擎 Quail 提出用 roofline 模型估算延迟下限，取代逐系统 profile 的做法。以 Qwen3-4B-fp8 加单张 H100 为例，对 5k 条影评跑一个 AI filter 的理论下限约 6.6 秒，现有系统包括 Quail 自己都远未达到。
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