CockroachDB
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ThinkGraph 教程展示 LLM 如何在回答前进行“思考”
ThinkGraph 开源流程在教程中进行了详细介绍，演示了如何通过将复杂提示分解为原子事实的有向无环图 (DAG) 来增强大型语言模型 (LLM) 的推理能力。该教程涵盖了 Claude Code 和 Cursor 等各种 LLM 代理的安装，并展示了用于提示分解、验证和捕捉幻觉的自我一致性投票的命令行界面。它还解释了 ThinkGraph 如何在不需要 API 密钥的情况下执行网络接地以弥补知识差距，以及如何作为服务器集成以兼容客户端。
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AI模型准确预测并发Go程序行为
研究人员开发了一种新颖的方法，用于训练AI模型以预测并发Go程序的行为，解决了由不确定调度器带来的挑战。通过多次运行程序以创建结果的经验分布，并使用KL目标对一个7B模型进行微调，该方法在真实世界的生产错误上达到了36.2%的准确率。这种方法优于零样本的Gemini 3.5 Flash模型以及未经微调的同一模型，同时还提高了校准度。
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开发者使用 LLM 替换数据库死锁受害者选择
一位开发者创建了一个名为 DDA 的边车进程，用 LLM 替换了传统的数据库死锁受害者选择。DDA 轮询锁状态，构建等待图，然后查询 LLM（具体来说是通过 Anthropic SDK 使用 DeepSeek V4-Pro）来选择回滚哪个事务。虽然与微秒级固定规则相比，LLM 的延迟是一个显著的权衡，但 DDA 成功解决了所有测试过的死锁场景，并通过考虑锁类型和承认事务是对称的时，展示了比固定规则更细致的推理。
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IBM Db2 集成 Google AI 和 Intel 加速器以实现自动化数据库管理
IBM 增强了其 Db2 数据库管理系统，加入了新的 AI 功能，集成了 Google Vertex AI 和 Intel Gaudi 加速器。此次更新允许 Db2 Genius Hub 内的 AI 代理在获得用户批准后提出并执行数据库操作，旨在自动化常规任务并降低管理成本。目标是让数据库管理员 (DBA) 从繁琐的数据库维护中解放出来，专注于战略性业务决策。