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Anyscale推出使用运行环境作为容器的多租户服务应用，提高了效率并减少了操作复杂性。

Anyscale推出副本压缩功能以解决资源碎片化问题，增强资源利用率并降低Ray Serve部署成本。

Anyscale 和 MongoDB 合作改造多模态搜索，为电子商务平台提供可扩展的解决方案和改进的搜索相关性。

Anyscale 任命 Keerti Melkote 为 CEO，此前由于 AI 领域对其 Ray 平台的采用，驱动公司实现了显著增长。

Anyscale 最新的博客文章深入研究了使用合成数据的直接偏好优化 (DPO)，重点介绍了其方法和在调优语言模型中的应用。

Anyscale 为其 Workspaces 引入了全新的用户体验，特色包括先进的可观测性、简化的依赖管理和无服务器模式。

Anyscale 与 Astronomer 合作，利用 Apache Airflow 和 Ray 简化机器学习工作流程，提高数据团队的可扩展性和效率。

Anyscale 被著名研究和咨询公司 Gartner 评为 2024 年 AI 工程领域的酷供应商，突出了其作为领先的 AI 平台在克服 AI 复杂性挑战中的作用。

Anyscale 推出了 DeepSeek R1 的部署，提供了增强的控制、可扩展性和透明度，使 AI 模型在各种基础设施上运行不受供应商限制。

Anyscale 推出了 Ray 的新培训选项，包括免费的在线学习和讲师主导课程，满足 AI/ML 工程师有效扩展 AI 应用程序的需求。

Google Cloud 和 Anyscale 已合作将 RayTurbo 集成到 Google Kubernetes Engine 中，以增强 AI 应用开发和扩展。此次合作旨在简化和优化 AI 工作负载。