本研究提出了基于知识图谱的智能体框架KG-Agent，通过改进语言模型的推理能力，能够回答复杂问题。实验证明，使用10K个样本对LLaMA-7B进行微调，能够超过现有方法在领域内外的数据集上的表现。

SIBYL是一个机器学习框架，用于预测数据库系统中的查询序列。它使用模板特征化技术和堆叠LSTM模型，能够准确预测工作负载并实现高扩展性。评估结果显示，SIBYL能够以87.3%的中位数F1分数预测工作负载，并在应用程序中实现了性能改进。