3月6日，数据库初创公司晨章数据发布了基于数据基层创新架构的三款分布式数据库产品，分别是兼容Redis的分布式KV事务数据库EloqKV，兼容MySQL的分布式关系型数据库EloqSQL，以及兼容MongoDB的分布式文档数据库EloqDoc，并宣布产品全面开源。通过技术创新，打造适用于新一代AI应用的数据底座。

人工智能正在改变日常生活，从个人助理和推荐算法到高级生成模型。但最深刻的变化可能是我们未曾预料到的。虽然新闻头条往往聚焦失业或隐私问题，但人工智能的影响远不止这些。

如果不借助AI知识库，把电子书籍拆解后，一段段地交给DeepSeek这样能力比较强的AI大模型，让它帮你提炼总结，某些知识点。通过DS的联网搜索能力和强大推理能力加持，学习效率会有很大的提高。

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。