2025 年，DataWorks 的核心优势聚焦两大方向：一是 AI + 大数据深度融合，通过集成 Spark、Ray 等 AI 友好引擎与 Copilot 智能开发能力，支持从数据准备、特征工程到大模型推理的端到端 pipeline；二是湖仓一体架构升级，全面兼容 Paimon、Iceberg、Delta Lake 等开放湖格式，实现结构化与非结构化数据统一存储、统一元数据管理与统一治理，构建高性能、低成本、可扩展的新一代数据基础设施。
第一方面，除了短任务链条的数据分析、生成、检索等方面的应用，智能体现在规模化应用场景大体可以概括为两类，一是在编程领域，编程是智能体最理想的"练兵场"，环境隔离、容错率高，目标明确、目前规划能力能应对，程序可执行，还有即时的执行反馈。这令其成为智能体第一个大规模、商业化的突破口。二是在各行各业的各种业务（销售、客服、人力等）的专用智能体可以集合成一个大类，有一个共同点：目前主要是工作流自动化类型，其实这也是应对智能体深度理解（规划、决策）能力不足的权宜之计，通过把智能体的任务的开放性降低、给出参考工作流程、定义可用的有限工具集等来提高智能体在这些任务上的工作质量。智能体进一步的规模化应用需要其能力进化，为企业能够带来切实的价值。
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Медведев вышел в финал турнира в Дубае17:59
This month, OpenAI announced their Codex app and my coworkers were asking questions. So I downloaded it, and as a test case for the GPT-5.2-Codex (high) model, I asked it to reimplement the UMAP algorithm in Rust. UMAP is a dimensionality reduction technique that can take in a high-dimensional matrix of data and simultaneously cluster and visualize data in lower dimensions. However, it is a very computationally-intensive algorithm and the only tool that can do it quickly is NVIDIA’s cuML which requires CUDA dependency hell. If I can create a UMAP package in Rust that’s superfast with minimal dependencies, that is an massive productivity gain for the type of work I do and can enable fun applications if fast enough.