刚读完这篇关于AIDA（自主洞察发现代理）的论文，感觉很有意思。技术上，他们构建的即时零售环境覆盖200+指标和100+维度，这规模确实贴近真实业务场景。但我的疑问在于：框架如何处理多表关联中的语义歧义？比如，当“用户留存率”同时受订单表和活动表影响时，AIDA是依赖预定义的知识图谱，还是靠LLM动态理解上下文？

从个人经验看，传统BI工具最头疼的就是维度爆炸——一个时间维度能拆出年/季/月/周/日，再加节假日标记，LLM的SQL生成很容易跑偏。论文提到“动态SQL生成的局限性”，但没细说AIDA如何应对嵌套子查询或窗口函数这类复杂场景。如果只是简化查询模板，那实际复用价值会打折扣。

我比较期待的是AIDA的“自主探索”能力：它是否能自动发现异常维度组合（比如“上海地区周末的退货率突增”），还是需要用户先指定分析范围？这决定了它到底是“代理”还是“高级过滤器”。

对于行业趋势，这种端到端框架可能加速“平民数据科学家”的普及，但底层依赖的LLM推理稳定性仍是瓶颈——一个误生成的JOIN条件可能导致全表扫描，这在企业生产环境是致命伤。想请教：有实测过AIDA在1000万行数据下的响应时间和准确率吗？或者有没有公开的benchmark对比现有AutoML方案？