The Great Data Closure: Why Databricks and Snowflake Are Hitting Their Ceiling
收购、风险投资和日益激烈的竞争格局都指向市场天花板《大数据封闭：为什么 Databricks 和 Snowflake 正在触及天花板》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Programmatically creating an IDP solution with Amazon Bedrock Data Automation
在本文中，我们将探讨如何以编程方式创建使用 Strands SDK、Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Bedrock 知识库和 Bedrock Data Automation (BDA) 的 IDP 解决方案。该解决方案通过 Jupyter 笔记本提供，使用户能够上传多模式业务文档并使用 BDA 作为解析器提取见解，以检索相关块并增强对基础模型 (FM) 的提示。
DataRobot Q4 update: driving success across the full agentic AI lifecycle
展望 2026 年及以后，从原型设计到代理投入生产是人工智能团队面临的挑战。构建一个很酷的原型很容易：联系一个法学硕士，给它一些工具，看看它是否有效。生产系统，现在很难了。脆弱的集成。治理噩梦。基础设施不是……DataRobot 第四季度更新后：在整个代理 AI 生命周期中推动成功首先出现在 DataRobot 上。
Fed's Miran Says Inflation Data Lags Stabilizing Prices
美联储理事史蒂芬·米兰 (Stephen Miran) 周一表示，当前高于目标的通胀并未反映出潜在的供需动态，而这些动态导致价格上涨更接近央行 2% 的目标，并声称“价格现在再次稳定”。
Fed Dissenter: Hold Off on Cuts Until More Data Arrives
本周投票反对降息的一位美联储理事会成员表示，他这样做是因为他希望看到更多与经济相关的数据。芝加哥联储主席奥斯坦·古尔斯比 (Austan Goolsbee) 告诉 CNBC，在通胀依然顽固地存在的情况下，他“对提前进行过多降息感到不安”...
NexSens XB-200 Data Buoy Review
https://www.fondriest.com/news/nexsens-xb-200-data-buoy-review.htmNexSens XB-200 数据浮标评论文章首先出现在 Lake Scientist 上。
How to Run Coding Agents in Parallel
充分利用 Claude Code 如何并行运行编码代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Cutting LLM Memory by 84%: A Deep Dive into Fused Kernels
为什么你的最终 LLM 层出现 OOMing 以及如何使用自定义 Triton 内核修复它。将 LLM 内存削减 84%：深入研究融合内核的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
The 2026 Goal Tracker: How I Built a Data-Driven Vision Board Using Python, Streamlit, and Neon
设计一个集中式系统来跟踪日常习惯和长期目标《2026 年目标跟踪器：我如何使用 Python、Streamlit 和 Neon 构建数据驱动的愿景板》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
From RGB to Lab: Addressing Color Artifacts in AI Image Compositing
分割、色彩校正和特定领域增强的多层方法从 RGB 到实验室：解决 AI 图像合成中的色彩伪影问题首先出现在 Towards Data Science 上。
Production-ready agentic AI: evaluation, monitoring, and governance
尽管您的 AI 代理在 POC 环境中可能表现出色，但同样的成功可能无法应用到生产中。通常，那些完美的演示体验并不能转化为生产中相同水平的可靠性（如果有的话）。将代理从 POC 引入生产需要克服以下五个基本挑战： 构建...可用于生产后的代理 AI：评估、监控和治理首先出现在 DataRobot 上。
Balancing cost and performance: Agentic AI development
最高管理层喜欢代理人工智能的承诺：无需持续人工干预即可思考、决策和行动的自主系统。生产力和降低成本的潜力是不可否认的——直到账单开始滚滚而来。如果你的“策略”是先发货，然后再计算成本，那么你就不是在构建代理人工智能。你正在融资......平衡成本和性能：Agentic AI 开发一文首先出现在 DataRobot 上。
Optimizing Data Transfer in Batched AI/ML Inference Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈及其解决方案 - 第 2 部分优化批量 AI/ML 推理工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
TDS Newsletter: December Must-Reads on GraphRAG, Data Contracts, and More
不要错过我们上个月最受欢迎的文章TDS 新闻通讯：12 月有关 GraphRAG、数据合约等的必读文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Automatic Prompt Optimization for Multimodal Vision Agents: A Self-Driving Car Example
使用 Python 中的开源提示优化算法来提高在 OpenAI 的 GPT 5.2 上运行的自动驾驶汽车安全代理的准确性的演练多模态视觉代理的自动提示优化：自动驾驶汽车示例首先出现在 Towards Data Science 上。
Using agentic applications to build a smarter supply chain
供应链的移动速度比任何人类团队手动追踪的速度都要快。决策每分钟都会堆积起来，变量会毫无预警地发生变化，单个延迟的连锁反应可能会蔓延到整个网络。手动决策无法跟上现代运营的速度和规模。代理人工智能改变了这一点，采取基本...使用代理应用程序构建更智能的供应链的帖子首先出现在 DataRobot 上。
Faster Is Not Always Better: Choosing the Right PostgreSQL Insert Strategy in Python (+Benchmarks)
PostgreSQL 速度很快。你的 Python 代码是否能够或应该跟上取决于上下文。本文对各种插入策略进行了比较和基准测试，重点不是微基准测试，而是安全性、抽象性和吞吐量之间的权衡，并为工作选择正确的工具。文章更快并不总是更好：在 Python 中选择正确的 PostgreSQL 插入策略（+基准）首先出现在 Towards Data Science 上。
Measuring What Matters with NeMo Agent Toolkit
可观察性、评估和模型比较的实用指南使用 NeMo Agent Toolkit 衡量重要内容一文首先出现在 Towards Data Science 上。
