COSMO：某中心大规模电商常识知识生成与服务系统

电商平台中的大规模知识图谱应用能够提升用户购物体验。现有电商知识图谱虽然整合了大量概念和产品属性，但未能捕捉用户意图，缺少关于人们思维模式、行为习惯与外界交互的重要信息。本研究提出COSMO系统，通过行为数据挖掘用户中心型常识知识，构建工业级知识图谱以赋能多样化在线服务。具体介绍从大语言模型提炼高质量种子知识断言，并经由人工标注数据训练的批判分类器进一步优化的流水线。

某中心MemoryDB：快速持久的内存优先云数据库

某中心MemoryDB for Redis是为实现11个9持久性而设计的内存级性能数据库服务。本文阐述其架构设计，展示如何基于开源Redis构建企业级云数据库。通过将持久性任务卸载至独立的低延迟事务日志服务，实现内存执行引擎与性能、可用性、持久性的独立扩展。该架构在保持完全兼容Redis的同时，提供个位数毫秒级写入、微秒级读取延迟、强一致性与高可用性。

BASE TTS：百千小时数据训练十亿参数语音合成模型的经验总结

介绍名为BASE TTS的文本转语音模型，这是目前最大的TTS模型，在10万小时公开语音数据上训练达成语音自然度新突破。采用十亿参数自回归变换器将原始文本转换为离散编码，再通过基于卷积的解码器以流式方式生成波形。创新的语音标记化技术实现说话人身份解耦和字节对编码压缩。研究显示当参数规模超过5亿、训练数据达万小时级别时，模型开始展现对复杂文本的自然韵律处理能力。

极光无服务器架构中的资源管理

某中心极光无服务器是基于某中心极光的按需自动伸缩配置，完全兼容MySQL和PostgreSQL。通过极光容量单元的多资源容量抽象，根据客户数据库需求自动进行纵向扩缩容。本文重点阐述其资源管理的核心思想：结合资源超额分配、基于实时测量的响应控制、分布式层级决策机制，以及在数据库引擎、操作系统和虚拟化层的效率创新，实现高利用率下的弹性资源供给。

Panda：基于LLM代理的数据库性能调试框架

数据库性能调试历来是复杂挑战。研究提出Panda框架，通过上下文 grounding 技术使预训练大语言模型生成更具实用性的故障排除建议。该框架借鉴资深数据库工程师的调试思路，建立包含必要组件的系统架构，实现预训练LLM在生产环境中的稳健部署。

Nova模型家族技术报告与模型卡片

介绍新一代前沿基础模型，在准确度、速度和成本方面实现最佳组合。包含支持多模态任务的高性能模型、快速处理多媒体内容的轻量模型、低延迟文本模型，以及支持精细化控制的图像生成和视频生成模型。详细报告核心能力评估、智能体性能、长上下文处理、运行时性能等基准测试结果。

TPC基准不足之证：某中心Redshift集群实证分析

通过某中心Redshift实际部署的遥测数据，揭示传统TPC基准与现代云数据仓库工作负载间的差异。实证表明现代工作负载具有写入密集型管道突出、负载类型动态变化、查询重复性强、查询属性呈长尾分布等特点，指出数据仓库基准需要向更全面的评估体系演进。

经济衰退风险的实时预测框架

提出结合宏观经济与金融指标的月度衰退风险预测模型。研究证明金融条件不仅可用于预测未来经济下行，还能有效区分经济扩张与衰退阶段。通过分布回归和分位数回归方法连接风险预测与增长风险，相比专业预测者调查在扩张期识别准确度更具优势。

图异常检测的扩散模型应用

针对图异常检测中的标签不平衡和数据不足问题，提出潜在空间的图扩散模型。该模型具备图结构和节点特征的多任务生成能力，通过仅生成正例样本缓解标签不平衡问题。在同质图和异质图上的实验表明，该方法较传统技术有显著提升。

大语言模型在表格数据中的应用综述

系统梳理大语言模型在表格数据预测、生成、问答和理解任务中的技术进展。涵盖各任务独有的挑战与机遇，对关键技术路线、评估指标、数据集和优化方法进行完整归类与比较，填补该领域系统性综述的空白。