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。
過去一年，北京將人工智慧與機器人技術納入經濟戰略核心，在先進晶片製造、自動化及生成式AI領域投入巨資，力圖在科技領域超越美國。
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* 时间复杂度: O(n^1.3)~O(n²) 取决于步长序列 空间复杂度: O(1) 稳定: ✗