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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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Now, I'd be a frawd if I didn't acknowledge the tension here. Someone on Twitter joked that "all of you saying you don't need a graph for agents while using the filesystem are just in denial about using a graph." And... they're not wrong. A filesystem is a tree structure. Directories, subdirectories, files i.e. a directed acyclic graph. When your agent runs ls, grep, reads a file, follows a reference to another file, it's traversing a graph.
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