问题一：如何解决AI类业务的冷启动问题？
如何解决AI类业务的冷启动问题？
参考回答：
解决AI类业务的冷启动问题关键在于策略经验的沉淀和数据飞轮的形成。这需要强大的集成能力、专业的标注投入，以及战略定力来应对“dirty work”。例如，openAI在合成数据和AI评测方面的大量投入就体现了这一点。通过持续的数据积累和模型优化，AI类业务可以逐渐建立起自身的竞争壁垒。
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问题二：什么是数据倾斜？通常发生在哪些环节？
什么是数据倾斜？通常发生在哪些环节？
参考回答：
可参考阿里云官方文档上的解释：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/data-skew-tuning?spm=a2c4g.11186623.0.i9
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问题三：数据倾斜问题的一个典型案例是什么？
数据倾斜问题的一个典型案例是什么？
参考回答：
数据倾斜的一个典型案例是淘宝双十一场景中，交易订单明细大表需要关联商家信息维表以补全商家信息。由于TOP商家在大促中产生的交易单量远大于普通商家，导致大量的数据集中到一台或者几台机器上计算，从而拖慢整个计算过程。
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问题四：数据倾斜会导致什么问题？
数据倾斜会导致什么问题？
参考回答：
数据倾斜会导致数据处理不均匀，即大部分数据被分发到少数几个计算节点上，使得这些节点处理的数据量远大于其他节点。这会导致这些节点的计算速度远低于平均计算速度，从而拖慢整个计算过程。
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问题五：如何从图上看出数据倾斜的现象？
如何从图上看出数据倾斜的现象？ 
参考回答：
从图上可以看出数据倾斜的现象，即少数几个处理节点处理的数据量远大于同一环节的其他处理节点，并伴有明显的长尾现象。例如，在处理节点1上，由于大量的交易数据记录被分发至此，导致处理节点1需要处理的数据量远大于其他两个处理节点。
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