迅雷基于阿里云 EMR Serverless Spark 实现数仓资源效率与业务提升
迅雷基于阿里云 EMR Serverless Spark 实现数仓资源效率与业务提升，在迁移到 EMR Serverless Spark 之后，TCO 明显下降，平台按作业生命周期弹性拉起与回收，只为实际消耗付费；同时，托管化带来了稳定性与调度效率提升；更关键的是交付确定性提升，大作业整体可提速约 1 小时，报表链路从长尾波动变成更可控的出数节奏。
阿里巴巴的通义千问大模型
阿里巴巴通义千问是基于Transformer的大型语言模型，预训练于多样化数据集，支持18亿至720亿参数规模。在多模态英文任务中表现出色，且具备多语言对话及图片文本识别能力。可应用于搜索引擎、问答系统和对话交互，提供智能体验。然而，模型在逻辑题和指令理解上存在不足，需在特定领域进行优化。
百观科技基于阿里云 EMR 的数据湖实践分享
百观科技为应对海量复杂数据处理的算力与成本挑战，基于阿里云 EMR 构建数据湖。EMR 依托高可用的 OSS 存储、开箱即用的 Hadoop/Spark/Iceberg 等开源技术生态及弹性调度，实现数据接入、清洗、聚合与分析全流程。通过 DLF 与 Iceberg 的优化、阶梯式弹性调度（资源利用率提升至70%）及倚天 ARM 机型搭配 EMR Trino 方案，兼顾性能与成本，支撑数据分析需求，降低算力成本。
