提高国产数据库的易用性，并不见得非得和Oracle去做更高的兼容性，而是要让自己变得公开透明，让更多的用户了解自己的产品的基本概念和内在原理

我想大多数人都会同意，AGI 还没有到来。尽管具有广泛的适用性，但当今的生成式AI仍处于弱人工智能阶段。

狂欢之后，DeepSeek 站在了命运的十字路口。它的未来，取决于企业与技术研发团队能否携手共进，突破重重困境。

作为帮助众多组织驾驭人工智能之旅的人，我注意到一个令人担忧的趋势——大多数高管都在急于采用人工智能，却没有理解真正适应的深层含义。

Dremio发布的一份报告显示，越来越多的企业认识到统一数据的重要性，正在寻求跨平台整合数据的解决方案，其中 86%的企业将在明年优先实现数据统一。

本文介绍了一个战略性的“现在-下一步-近期”框架。这不仅仅是一个路线图，也是确保数据管理之旅取得成功的关键工具，它展示了每一步清晰、可衡量的进展。

GenAI时代，企业与个人都在调整自身以因应时代的变革，一切变得太快了，仿佛慢一拍就要错过整个时代，收并购这种快速资源整合的方式也按下了加速键，成为新的常态。

国产数据库的良好生态的形成，还得等几年，等到大家都不亏钱了，才能形成良性循环的国产数据库生态圈。而在这个圈子里打拼的生态参与者，活下来可能是最好的选择。

在本文中，我们将探讨GraphRAG是什么，它与基本的RAG模型有何不同，以及推动GraphRAG发展的因素。我们将了解这种新方法如何改进信息检索过程，它在不同领域的应用，以及它的局限性。

2月，数据库圈是比较热闹的。Redgate和IDC的相关报告值得关注。Redgate 的研究表明，61% 的企业仍然担心使用人工智能会带来安全和隐私风险，57% 的企业对其准确性持谨慎态度;IDC的报告指出，经过多年的洗牌，中国分布式事务型数据库市场供应侧正在逐步的收缩集中，2024年市场竞争格局愈发清晰;Databricks、MongoDB、IBM继续收购整合……

随着数据量和复杂性的快速增长，企业正努力通过重新评估其数据库战略来提高效率。许多企业不是扩大数据堆栈，而是进行私有化整合。

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。