对强大如谷歌的搜索玩家来说，如何确保搜索算法优化既能服务于大众，又不会破坏那些为网络贡献高质量内容的生态基石，也许才是能够长远发展的根本所在。

回到机器学习的“古老”时代，在您可以使用大型语言模型（LLM）作为调优模型的基础之前，您基本上必须在所有数据上训练每个可能的机器学习模型，以找到最佳（或最不糟糕）的拟合。

Percona Toolkit是一套专业的MySQL和MariaDB数据库管理工具，涵盖了从性能优化到数据同步和备份恢复的多个方面。

TigerGraph CoPilot解决了复杂数据管理与相关分析的挑战。通过它在自然语言处理和高级算法方面的强大功能，组织可以在克服数据过载和应对数据访问欠佳方面，获取巨大的业务洞察。

我们在这里的主要目标并不是辩论我们是否应该担忧AI的未来，而是本着麻省理工学院的精神就可能的解决方案进行一次头脑风暴，可以吗？

在Comate的发展上，我有两个主要的期望。首先，我们希望能够扩展它，以覆盖更多的研发场景，甚至于应用到非研发场景中，从而帮助各种不同的角色在开发和软件工程协同工作中提升效率。