Post de 16 de agosto de 2026 descreve amostragem ponderada top-k em SQL para um replay buffer de aprendizagem por reforço e relata selecionar 8.192 linhas entre 50 milhões em cerca de 1,1 segundo num laptop.
Publicado em 16 de agosto de 2026, o post apresenta o Replayhouse, que usa uma tabela como replay buffer de aprendizagem por reforço. A amostragem ponderada top-k, baseada no método de Efraimidis–Spirakis, é implementada em SQL; filtros podem ser aplicados com WHERE. O texto relata a seleção de 8.192 linhas entre 50 milhões em cerca de 1,1 segundo num laptop.
A proposta é que um buffer baseado em tabela e filtros SQL simplifique fluxos de amostragem. O tempo é o resultado relatado pelo post, não uma verificação independente nem garantia para outros ambientes. Para avaliar, consulte a publicação original e confira método, consulta e condições do teste; compare com uma reprodução usando dados e infraestrutura equivalentes.