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Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在 PAI 平台的应用
Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。
一体系数据平台的进化：基于阿里云 EMR Serverless Spark 的持续演进
一体系汽配供应链平台因传统大数据平台瓶颈，与阿里云合作，基于 EMR Serverless Spark 构建云原生数据平台。其结合 DataWorks、StarRocks 打造 Lakehouse 架构，历经五阶段演进。迁移后技术、业务收益显著，为 AI 融合奠定数字化基础。
可观测性方案怎么选？SelectDB vs Elasticsearch vs ClickHouse
可观测性（Observability）是指通过系统的外部输出数据，推断其内部状态的能力。可观测性平台通过采集、存储、可视化分析三大可观测性数据：日志（Logging）、链路追踪（Tracing）和指标（Metrics），帮助团队全面洞察分布式系统的运行状态。
