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  1. COMMENTARY · CL_208119 ·

    实时机器学习推理：团队低估的成本和权衡

    实时机器学习推理虽然吸引人，但它带来了团队常常低估的重大挑战。满足严格的延迟预算、确保特征数据是最新的以及保持可靠性所涉及的成本可能相当可观。这些因素在模型开发和部署阶段需要仔细考虑。
  2. TOOL · CL_198032 ·

    强化学习优化DBMS缓冲池内存使用

    研究人员开发了MicroTune，一个利用强化学习自动调整数据库管理系统（DBMS）中缓冲池大小的新颖系统。该方法旨在通过减少不必要的RAM分配来优化内存利用率，同时仍遵守服务级别协议（SLAs）。实验表明，MicroTune能有效适应工作负载波动，通过节省内存和最小化SLA违规来超越现有方法。