Databricks AI Runtime 正式可用，把托管 GPU 训练搬进 Lakehouse

Databricks 介绍 MemCurrent，一种面向生产 Agent 的持久记忆架构，结合情景记忆与派生记忆，通过插件、工具调用和离线 dreaming 管线三种访问模式读写与整合记忆，已用于 Agent Bricks Memory 和 Genie。

Databricks AI Runtime 在 GTC Berlin 上宣布正式可用，开发者可在无服务器 NVIDIA GPU 上使用 NVIDIA NeMo、NGC 容器和 Nemotron cookbooks 训练与微调开源模型。

Databricks 计划将 NVIDIA BioNeMo 开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina 接入 Genesis Workbench，运行在其正式可用的 AI Runtime 无服务器 NVIDIA GPU 算力上。

Databricks 在 Agent Bricks 平台推出 Agent Memory Beta，通过存储关键事实、偏好和工作流提升智能体质量并降低成本和延迟，底层由 Lakebase 提供、基于 Databricks 的 MemCurrent 记忆研究。

Databricks 宣布 CustomerLake 的 Campaign Agents 进入 Beta、Profile Agents 进入 Private Preview，扩大客户参与范围。

Databricks 的 Unity Catalog 成为首个支持 Apache Iceberg REST catalog 规范中 REGISTER 和 UNREGISTER 的目录，Iceberg 表可原地迁入迁出、无需移动数据。

Databricks 宣布 Multi-Statement Transactions 正式可用，支持 UC 托管的 Delta Lake 和 Apache Iceberg 表，让多表多步骤工作流获得原子保证而无需独立数仓。

Stripe Data Pipeline 现已支持将 Stripe 数据实时同步到 Postgres，Databricks Lakebase 是受支持的目标之一，由 OpenSharing 提供支持，更新可在数秒内到达。

Databricks 宣布 Spatial SQL 与空间 join 现可在 Lakehouse//RT 上运行，高并发下空间查询最高比传统云数据仓库快 38X。基于 SpatialBench 的测试显示，单查询并发下最高快 20X，平均快 3X，剔除提升最大的查询后平均仍超 3.5X。该能力已在 Lakehouse//RT 上开放 Beta，现有空间查询无需改代码即可迁移。

Databricks 推出 Beta 版 Predictive AI Functions，新增 ai_top_drivers、ai_detect_anomalies、ai_predict_value、ai_predict_class 四个 SQL 原生函数，并改进 ai_forecast。