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当然我们可能会长期处于 L4 级别这个人机协同编程的阶段，这种分级的定义是为了促进智能化落地的进程，可以指导 我们提升 D2C 智能化能力，对 D2C 智能化有个更清晰的认识。

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如果你是一名网站运营人员，突然发现自己运营的网站被百度搜索标记“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”，你可能会非常着急。而对于不是特别了解搜索行业风控机制的人来说，甚至还会怒问百度：“你为什么要给我打上这个标签？”

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可以看到对外的服务提供了一个统一的SDK，然后集成到所有的外部服务里。在服务端，提供的服务可以大概分为API层和执行层。API层有两个集群 Frontend集群会负责控制流的介入，Tunnel集群负责数据。在执行层分为控制集群和计算集群，控制集群会负责资源管控，meta的管理，和权限管理这些功能，计算集群就负责实际的计算和存储。

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如果一个平台有数据的沉淀，那么这些数据就需要深度挖掘，从而产生更多、更大的价值。

比如，每个业务最开始接入知识图谱平台，为了解决自己的业务问题，就得从头建Schema、导数据。但随着平台的发展，沉淀的知识越来越丰富。那么，后续的平台就能直接受益于之前沉淀的知识，而不一定要自己重新建设了。这就是，平台数据沉淀出的价值。

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然而，后来标注小组长们反馈“希望取消这个按钮”，说这个按钮被不少标注人员用来“挑活”：当遇到难度较大的标注题目，他们就点击“任务释放”给跳过了。

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可观察性最早来自于电气工程领域，主要原因是随着系统发展的逐步复杂，必须要有一套机制用来了解系统内部的运行状态以便更好的监控和问题修复，为此工程师们设计了很多传感器、仪表盘用于表现系统内部的状态。

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等级1：智能告警，能够自动去扫描所有的可观察性数据，利用机器学习的方式去识别一些异常并进行自动告警，免去人工设置/调整各种基线告警的工作

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集中式云资源通常用于训练深度学习推理模型，因为开发精确模型需要大量数据和计算。生成的模型可以部署在中央云位置，也可以分发到边缘的设备。

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边缘AI补充了云AI，可在需要时提供对即时决策的访问，并利用云获得更深入的见解或需要更广泛或更纵向的数据集来推动解决方案的见解。

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的实时洞察分析又能满足KV式的高QPS点查特征服务的需求，将实时分析和服务做到很好的融合，极大的简化了实时数仓架构的复杂度，助力客户实时的分析与决策。