给数据库里的图片找出“人”，再把每个人裁出来，通常要在 SQL 和模型代码之间来回搬数据。独立开发者 flyingbertman 做的 DatumV，试图把整套流程塞进一条 SQL：模型推理——把新数据交给训练好的模型并取得预测——可以像筛选、连接一样，直接成为查询中的操作。
作者展示的例子用 yolox_s 识别 COCO Val2017 图片中的物体，再展开识别结果，只保留标签为“person”的项目，并按模型给出的边界框裁图。这里真正有意思的是“声明式”：用户只描述想得到什么，具体执行方式交给系统安排。作者称 DatumV 内置 48 个模型、21 个数据集，支持图像、视频、音频、点云和网格等数据类型，也能读写 Parquet、Arrow、CSV、JSON 等格式。不过这些功能与“8700 多项测试通过”的说法目前都来自作者在 Reddit 的自述，材料未提供独立评测或性能数据。