将探讨 AI 赋能数据库优化的最新趋势，如鲁棒性评估、机器遗忘（machine unlearning）、多专家模型、中毒攻击等，提升 AI4db 组件在真实场景下的易用性、泛化性，降低数据标注成本和模型维护成本。进一步，概要介绍大模型与数据库结合的现有工作和未来潜力，如数据库诊断、查询重写、配置调优、以及数据治理等。