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在 AI 场景中，Apache Spark 凭借其强大的批处理能力与 Python 生态兼容性，广泛用于大模型训练前的数据清洗、特征工程与推理任务。而 Ray 因其低延迟、高并发特性，被 OpenAI 等头部机构用于分布式训练与强化学习。两者共同构成 Data + AI 的核心计算底座，支持从数据准备到模型推理的全流程高效执行。
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但比起一个遥远而终极的通用智能，我们一直坚持做要能够在垂类、具体任务中落地的模型，比如至少能把工厂搬料箱这个问题真正解决。今年一级市场也意识到了这一点的重要性。
團隊不僅要面對極端寒冷，南極的夏季也伴隨著極晝，最後還會出現持續長達數週的一次日落。