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一份演示用約 25 行只表達樸素 attention 的 SQL，自動推匯出了 FlashAttention 核心。這依賴作者正在建置的三個可移植 SQL 擴充套件：xarray-sql 把雲上 PB 級陣列資料集表示為關係表，ddx 為 SQL 加入 JAX 風格的自動微分，einfold 是面向 SQL 張量收縮的模組化查詢規劃器。作者的主張是把張量程式的邏輯層與物理層分離，用關係代數來形式化「苦澀的教訓」，並招募資料庫理論與 ML 系統交叉方向的人。
NVIDIA 開源 Auto Ontology，一個從企業後設資料自動生成本體與語義層的庫，目的是讓 agent 在查詢資料之前先確認指標定義、資料來源和處理方式。它通過 MCP、CLI 和 API 把上下文提供給任意 agent 框架，支援用自然語言查詢關係型資料庫並轉成 SQL，預設呼叫 Nemotron-3-nano-30b 與 embed-1b 模型，資料存放在 Postgres 與 pgvector 中，可連線 Databricks、Snowflake、DuckDB。
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。