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EMR Serverless Spark 商標清洗方案
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AI 綜述
2026年10月28日，阿里雲開發者社區 AI 發布報道，介紹以 EMR Serverless Spark 進行大規模文本商標清洗的架構實踐與方案選型。方案透過 AI Function 封裝商標識別模型，並結合 Daft 向量化執行。報道所列實測吞吐為 1.8 TB/h，召回率高於 98%，誤刪率低於 0.5%，P95 延遲控制在 200ms 內。費用按實際計算資源及模型呼叫量計算，方案亦可整合湖倉與數據治理流程。
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最新進展10月28日 17:28
報道介紹以 AI Function 封裝商標識別模型，並結合 Daft 向量化執行的方案及實測表現。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月28日
- 阿里雲開發者社區 AI文本去除商標如何選方案？EMR Serverless Spark 架構實踐與選型比較
EMR Serverless Spark 透過 AI Function 封裝商標識別模型，結合 Daft 向量化執行，支援大規模文本商標清洗。實測吞吐達 1.8 TB/h，召回率高於 98%，誤刪率低於 0.5%，P95 延遲控制在 200ms 內。方案按實際計算資源及模型呼叫量計費，並可整合湖倉與數據治理流程。
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