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当前的AI视频模型，其对物理世界的理解仍停留在“模式匹配”而非“第一性原理”的层面。这导致在处理复杂或不常见的物理交互时，模型会暴露出短板。
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。