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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更重要的是持久记忆：OpenClaw 会将所有交互历史存储在本地文件系统中，跨会话保持上下文。它记得你上周说过的话、上次处理的项目，以及你的工作习惯和偏好。加上开源生态支持，社区开发的 Skills 插件已经覆盖了从自动化部署到数据分析的各类场景，目前活跃开发者已超过数十万。
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文 | 螺旋实验室，作者丨追命，编辑丨坚果