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MiniLake 是 MIT 許可的本地 Databricks API 模擬器，能在本機真實執行 SQL、寫出真實 Delta Lake 檔案並執行 spark-submit 作業。用 pip 或 Docker 一條命令即可在 8000 埠啟動，databricks-sdk、Databricks CLI、Terraform 與 Asset Bundles 只需改 host 即可接入，接受任意 token、無需帳號。
Supabase 發布無需 Docker 的本地執行時（alpha）、把目標資料庫 schema 存進 Git 的宣告式工作流，以及可在資料庫旁執行容器的 Supabase Compute（私有 alpha）。同時，高可用 Postgres 方案 Multigres 進入私有 alpha，公司還收購了 Turso，支撐其「從原型到 PB 級」的定位。
Cockroach Labs 用名為 MOLT Sinai 的智慧體流水線，在不到兩天內為遷移工具 MOLT 加上 IBM Db2 源支援，token 花費 4172 美元；2024 年為 MOLT 加 Oracle 支援則用了 9 個月、約 16 萬美元工程時間，即快 164 倍、便宜 38 倍。
開源專案 Jukebox-OS 發布，用 Rust 編寫的執行時為 AI agent 加上資料庫級 ACID 事務語義與確定性時間旅行回放。它把每次 LLM 請求、token 流、MCP 工具呼叫和檔案寫入經 BLAKE3 雜湊記錄到可移植的 .jbx 磁帶，副作用先暫存在 copy-on-write 的 WASI 沙箱，只有呼叫 commit 才真正落地，rollback 則不留痕跡。
Show HN 上出現了一個高音質鴨子音效合成器 duck-pond，頁面託管在 GitHub Pages（celphase.github.io/duck-pond/）。該帖發布時在 Hacker News 獲得 5 分、0 條評論，正文未提供實現方式、技術棧或開源許可等更多細節。
Hugging Face 的開源機器鴨 Microduck 在黃仁勳 GTC 柏林演講現場演示後，次日預訂單突破 2 萬臺，預計趕在聖誕節前交付。該機器人由 2025 年被 Hugging Face 收購的 Pollen Robotics 生產，藉助輝達技術棧在模擬中訓練出走、坐、站等基礎動作，使用者可訓練新動作並分享給社群；它是 Hugging Face 繼 Reachy Mini 後的第二款機器人。
OpenAI 開發者帳號披露，其與 Azure Cosmos DB 合作改造儲存架構，全球讀取延遲中位數改善 12 倍。該架構支撐其在 40 個地理區域、面向超過 12 億使用者的毫秒級資料服務。帖文只給出了延遲改善倍數和使用者規模，未說明具體延遲數值、改造週期和涉及的產品線。
DeepSeek 開源了生產推理棧 DeepInfer，它基於 vLLM 定製、採用 Apache 2.0 許可，支援最長 72 小時 prompt 快取、投機解碼與結構化輸出，相容 NVIDIA 與華為昇騰。官方稱單叢集日處理 155 萬億 token、輸入快取命中率 96%、首 token 延遲 400ms、生成速度 230 token/s，按非高峰電價折算單卡每小時收入 38 美元，毛利率超過 80%、回本週期 81 天。不過 KV 快取管理與負載均衡仍未開源；
用 Rust 編寫的開源可觀測性資料湖 Parseable 在 Hacker News 上展示，官方稱可每分鐘處理 1 億條時間序列。它原生支援 OTel、PromQL 與 SQL，資料以開放 Parquet 列式格式存放於物件儲存，採用無狀態架構，日誌、指標、分散式追蹤、告警與儀表盤都整合在單個二進位制內。
awslabs 發布 AI-DLC 最新穩定版，這是一套與 harness 無關的 AI 編碼工作流核心，可原生執行在 Claude Code、Kiro CLI、Kiro IDE、Codex CLI、Cursor、opencode 與 GitHub Copilot 中。macOS、Linux、WSL 和 Windows 各有一條安裝命令，原生安裝自帶 aidlc 命令與各 harness 執行時，無需 Bun 或 Node.js。
NVIDIA 發布預訓練關係型基礎模型 Kumo Relational，可直接在企業資料庫上做預測，無需任務訓練、特徵工程或把多表合併成一張表。它在 15 個資料庫的 41 項任務上超過監督式關係深度學習和基於專家特徵的梯度提升樹，在 RelBench V1 分類任務上平均高出約 4 個 AUROC 點；在 SAP SALT 基準上，它的 MRR 比 AutoGluon 整合高 8%，比 XGBoost 高 7 點，微調後高 13 點。
OpenAI 開發者帳號發布預告，介紹一款名為 dot 的產品：它會學習使用者的工作方式，跨應用保留上下文，協調 Codex 任務，並標記需要使用者關注的事項。該訊息未披露發布時間、價格、支援平台或具體功能細節。