从原始Ego视频到训练就绪：用 EMR Serverless Ray 提效具身数据生产管线
本文介绍如何利用EMR Serverless Ray框架优化具身智能数据生产管线，覆盖从原始Ego视频接入、多阶段重建（标定、手部估计、身份关联等）到训练就绪数据交付的全流程；实测表明该方案显著提升重建精度（绝对定位误差降低60%）、综合准确率（提升近三倍）及处理效率（耗时缩短约40%），并支持跨阶段并行与自适应模型调度，满足量产级数据集持续演进的工程需求。
StarRocks 全模态能力导读：连接内容理解、混合检索与业务分析
StarRocks 全模态能力旨在打通内容理解、混合检索与业务分析的断点，支持结构化、半结构化和非结构化数据在同一条 SQL 链路中完成特征化、多条件检索（含结构化过滤、全文匹配与向量相似度）及后续 Join、聚合与指标计算，通过多模态处理、内表、Paimon 和 Lance 四类技术路径适配不同数据位置、规模与查询需求，消除多系统间的数据复制与结果搬运。
借助 EMR Serverless StarRocks 实现电商平台图搜图、文搜图场景
本文介绍如何基于 EMR Serverless StarRocks 构建统一的多模态电商搜索系统，通过内置 AI Function 实现图搜图与文搜图场景的一体化处理：利用 Object Table 直接挂载 OSS 图片，结合 HNSW/IVFPQ 向量索引与结构化字段联合查询，将图片/文本向量化、ANN 检索、业务过滤（价格、库存、类目等）全部收敛至单条 SQL，消除多系统割裂与数据延迟问题，显著提升搜索实时性、准确性和工程效率。
阿里云 EMR Serverless StarRocks Skills 正式发布
阿里云EMR Serverless StarRocks Skills正式发布，面向Agent提供SQL开发、慢查询诊断、建表设计、数据导入、实例运维与弹性扩缩容六大能力，通过starrocks-assistant和starrocks-manage两大Skill封装StarRocks最佳实践与实时集群状态，实现从“生成建议”到“自动执行”的跃迁，已兼容Qoder、Claude Code、DataWorks Data Agent等主流AI客户端，标志着EMR从业界领先大数据基座全面迈入Agentic时代。
最佳实践：用 StarRocks AI Function 实现金融行业文本分类
本文介绍了如何利用 StarRocks AI Function 在数据库内原生实现金融文本的端到端智能分析，涵盖情感分析、工单分类、合同要素抽取、PII 脱敏等核心场景，通过异步非阻塞架构、SQL 谓词下推、LRU 缓存与三层限流等技术创新，在保障数据不出库的前提下，显著提升处理并发性、降低延迟与 Token 成本，并满足金融级安全合规要求。
StarRocks 支持向量检索、混合检索和多模态检索吗？全模态能力与选型导读
StarRocks 已构建覆盖结构化、半结构化与非结构化数据的全模态能力，支持向量检索、混合检索（结构化条件+全文+语义相似度）及多模态联合分析，通过内表、Paimon湖表、Lance接入和多模态处理四条路径，统一实现对象理解、特征化、多维检索与业务关联分析，适用于基础模型训练、智能驾驶、具身智能、短剧生产与游戏IP管理等复杂AI场景。
阿里云 EMR Serverless Spark AI Function 多模态能力介绍与智驾场景图片理解实践
本文介绍了阿里云EMR Serverless Spark AI Function在多模态处理上的能力升级与智驾场景落地实践，涵盖图片理解（aiquery）和向量化（aiembeddingmultimodal）两大核心函数的多种调用模式，支持URI路径、二进制流及readfiles直读等灵活输入方式，并可对接百炼或PAI-EAS实现快速验证与企业级安全推理；通过智驾环岛识别与特种车辆检测案例，验证了其在高分辨率图像秒级结构化分析、长尾场景泛化及自动化数据清洗方面的实际效能。
