近日，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布《2024年上半年中国分布式事务数据库软件市场跟踪》报告。报告指出，2024年中国分布式事务数据库的产品和技术逐渐成熟，进入规模化应用阶段，头部厂商竞争优势明显。

释放数据库系统的全部潜能往往取决于关键任务的自动化。数据库触发器和存储过程就像沉默的哨兵，确保数据完整性并无缝执行业务逻辑。了解这些强大的工具如何彻底改变数据驱动型组织的运营方式，实时响应并管理数据。

许多数据科学家都有同样的反应。我们测试了人工智能生成的代码，向它输入了我们花了数周时间解决的问题，结果却发现它在几分钟内就给出了答案。网上的讨论让情况变得更糟。文章和推特帖子把人工智能描绘成一种不可阻挡的力量，它会缩小团队规模，让我们变得无关紧要。

当地时间2月25日，AAAI 2025 在美国宾夕法尼亚州费城举办，会议为期8天，于3月4日结束。AAAI 由国际人工智能促进协会主办，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，每年举办一届。AAAI 2025 共有12957篇有效投稿，录用3032篇，录取率为 23.4%。其中，Oral论文占比4.6%。

当前主流的跨域微调方法存在显著局限性：其一，其“均匀抽积木”式的处理方式容易造成模型关键层的缺失，从而导致模型性能显著下降；其二，若采用蒸馏技术来弥补性能损失，计算成本几乎与重新训练一个中型模型相当。此外，现有方法在隐私保护方面缺乏灵活性，难以根据不同场景需求动态调整隐私保护强度。

2月25日，IBM宣布有意收购DataStax，后者是Apache Cassandra数据库的长期支持者，并且近期已将业务扩展到流数据和生成式AI领域。IBM提到，DataStax具备管理非结构化数据的能力，通过其向量数据库能力开发检索增强型生成(RAG)解决方案。

本文从系统功能、软件技术、数据接口、系统实施、应用场景、员工数字化能力等多个维度，详细剖析企业数字化选型过程中的要点、潜藏风险以及应对策略。

作为人工智能的一个子集，机器学习指的是利用大量数据集训练算法以做出预测性决策的过程。机器学习的潜在优势似乎是无限的，但它也带来了一些风险。

今天，AI初创公司Anthropic推出了首款混合推理模型Claude 3.7 Sonnet，这是Claude系列迄今为止最智能的模型。Claude 3.7 Sonnet可以产生近乎即时的响应，也可以向用户提供扩展的、逐步的思考。API 用户还可以对模型的思考时间进行精细控制。

代理型人工智能指的是能够独立行动以实现目标而不需要持续人类控制的人工智能系统。这些系统能够基于其程序设定和所处理的数据来做决策、执行操作并适应各种情况，通常不需要人类输入。一个目标可能包含若干个子目标。

传统运维技术的特点主要有静态、被动、依赖专家经验等，而智能运维则主要体现在动态适应、辅助决策、规模化处理、知识泛化等方面，智能运维并非简单替代人力，而是通过技术手段推动专家经验与机器融合，形成人机协同的智能化工作模式，共同提高运维场景的处理能力。

从功能实现层面看，数据库管理平台应该支持安装部署、性能分析及优化、健康检查、高可用、运维管理、备份恢复、安全管理、查询语句执行、平台租户管理、兼容性、平台基础能力和平台资源管理能力等主要功能。

关键企业软件在不断发展。随着软件功能的不断丰富，支持费用也随之增加，而且软件的依赖性也在不断增加，这使得原本就很关键的软件变得更加重要。

正如一位采用多种存储优化策略的架构师所展示的那样，在对数据库存储进行微调时，策略可能千差万别。除了专家的见解，我们还收集了其他答案，提供了该领域专业人士使用的各种方法，为大家优化数据库性能提供参考。

数据思维，是很多大厂面试考察要点，也是很多公司领导挂在嘴边的东西。但什么是数据思维?既然名叫“思维”，那指的就是一种思考方式，而不是机械背诵某段代码或者公式。有很多题目，能测试出数据思维。今天就通过一个简单的小题目，带大家体验下

AI深度应用的基础就是数据，一些传统企业数字化建设较早，因此数据量庞大且架构复杂，比如某制造企业，光是清理近十年积累的订单数据就花了三个月。这还算快的，前期是业务部门还得积极配合。

开发人员和企业现在明白了采用混合方法的必要性，即融合Serverless和传统架构，以满足其不同的应用需求。是的，Serverless有利于特定场景，如突发流量和异步组件，但它并不是万 能药。

此次展览，OceanBase的新一代数据库一体机作为展品亮相。该一体机是基于可信硬件打造的软硬一体化数据库产品，其操作系统、数据库、核心处理器、存储、网络交换机等核心软硬件均为国内自主研发，通过全链路、全体系自研帮助企业实现高质量转型。

训练和部署人工智能模型需要巨大的计算能力，这会导致大量的能源消耗和不断增长的碳足迹。想要部署人工智能的公司往往找不到具有相关专业知识的人选。而且人工智能还带来了一系列其他的伦理问题，包括深度伪造（换脸等深度合成技术）的兴起、知识产权的价值以及人工智能系统的可信度。

在这篇文章中，我们将探讨人工智能中的三个道德问题、数据团队如何参与其中，以及作为数据领导者今天可以做些什么来为未来提供更符合道德和更可靠的人工智能。