构建关键词检索结果

如何使用混合搜索构建 Agentic RAG

How to Build Agentic RAG with Hybrid Search

了解如何构建强大的代理 RAG 系统如何使用混合搜索构建代理 RAG 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

如果 L&D 不重新构建其运营模式,敏捷转型为何会失败

Why Agile Transformations Fail Without L&D Rewiring Its Operating Model

许多敏捷转型停滞不是因为框架不佳,而是因为能力的发展速度与结构的发展速度不同。组织引入了小队和冲刺周期,但压力下的执行力保持不变。本文概述了 L&D 的实用方法。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。

构建一个解决实际学校问题的应用程序(无需将其变成编码单元)

Build An App That Solves A Real School Problem (Without Turning It Into A Coding Unit)

一个具体的、真实的课堂示例:一个团队构建了一个“俱乐部注册助手”。

为 AI 代理的成功构建强大的数据基础设施

Building a strong data infrastructure for AI agent success

在采用和展示人工智能价值的竞赛中,企业比以往任何时候都更快地部署代理人工智能作为副驾驶、助理和自主任务运行者。根据……,到 2025 年末,近三分之二的公司正在试验人工智能代理,而 88% 的公司在至少一项业务功能中使用人工智能,高于 2024 年的 78%。

使用 NVIDIA Nemotron 3 Super 通过 DataRobot 构建企业级 Agentic AI

Build enterprise-ready Agentic AI with DataRobot using NVIDIA Nemotron 3 Super

随着 NVIDIA Nemotron 3 Super 的到来,组织现在可以使用专为协作、多代理企业工作负载而构建的高精度推理模型。 Nemotron 3 Super 完全开放,可以在任何地方进行定制和安全部署。然而,拥有像 Nemotron 3 Super 这样强大的大语言模型 (LLM) 只是一个起跑线。真正的...使用 NVIDIA Nemotron 3 Super 与 DataRobot 构建企业级 Agentic AI 帖子首先出现在 DataRobot 上。

AMD 正在为电信领域的 AI 构建开放生态系统

AMD формирует открытую экосистему внедрения ИИ в телекоммуникации

该公司是全球行业倡议 Open Telco AI 的创始成员。

在 Power BI 中为商店构建同类解决方案

Building a Like-for-Like solution for Stores in Power BI

同类 (L4L) 解决方案对于比较元素至关重要。它只是比较可比较的元素,在本例中,是比较一段时间内的商店。让我们看看在语义模型中构建的解决方案。在 Power BI 中为商店构建同类解决方案一文首先出现在 Towards Data Science 上。

负责任的人工智能治理:构建道德且透明的人工智能框架

Responsible AI Governance: Building Ethical and Transparent AI Frameworks

为什么重要:探索建立道德和透明的人工智能框架,以确保社会公平和负责任地使用人工智能。

构建未来:气候、城市、变化

Architecting Futures: Climate, Cities, Change

为什么重要:构建未来:气候、城市、变化揭示了全球设计目前如何解决气候和城市不平等问题。

认识一下尝试构建军事专用人工智能的初创公司

Meet the startups trying to build military-specific AI

人类与五角大楼的不和揭示了巨型边境模型的作用与部队实际需要之间的巨大差距。

实习生如何帮助构建震撼世界的人工智能

How an intern helped build the AI that shook the world

Chris Maddison 在开始研究围棋人工智能(最终成为 AlphaGo)时还只是一名实习生。十年后,他谈到了与李世石的那场比赛以及接下来发生的事情

中小企业如何利用威胁研究和 MDR 构建防御优势

How SMBs use threat research and MDR to build a defensive edge

我们与 ESET 威胁研究总监 Jean-Ian Boutin 进行了交谈,探讨了将先进技术与人类专业知识相结合的解决方案如何为企业提供最实用的价值

理光如何在 AWS 上构建可扩展的智能文档处理解决方案

How Ricoh built a scalable intelligent document processing solution on AWS

本文探讨了理光如何使用 AWS GenAI IDP Accelerator 作为基础构建标准化的多租户解决方案,用于自动文档分类和提取,从而将其文档处理从自定义工程瓶颈转变为可扩展、可重复的服务。

Harvey 构建 MS Copilot 集成以实现更顺畅的工作

Harvey Builds MS Copilot Integration For Smoother Working

Harvey 宣布将“通过与 Microsoft 365 Copilot 建立集成”来扩大与 Microsoft 的合作伙伴关系,从而直接带来 Harvey 的法律情报......

欧洲正在为 4.5 亿人构建数字身份系统

Europe Is Building a Digital Identity System for 450 Million People

欧盟正在悄悄构建可能成为有史以来最广泛的数字身份系统之一。根据新立法,每个欧盟成员国必须在 2026 年之前为公民提供政府批准的“欧洲数字身份钱包”。该系统将允许人们存储官方文件、验证身份、访问政府服务、签署法律合同,[...]

网络研讨会:为教师构建简单的人工智能工具

Webinar: Building Simple AI Tools for Teachers

在本次网络研讨会中,您将了解如何使用人工智能提示来节省您在许多不同教学任务上的时间,包括差异化和课程计划。您将学习超级提示的概念以及如何专门使用人工智能来帮助训练其他人工智能工具以产生更好的结果。您还将看到两个具体示例,并获得 2 打其他示例,说明人工智能如何帮助提高您的生产力。网络研讨会后:为教师构建简单的人工智能工具首先出现在模型教学上。

在 AWS 上使用 Amazon Nova 构建可扩展的虚拟试戴解决方案:第 1 部分

Building a scalable virtual try-on solution using Amazon Nova on AWS: part 1

在这篇文章中,我们将探讨 Amazon Nova Canvas 中现有的虚拟试穿功能,包括快速入门的示例代码以及帮助获得最佳输出的提示。

像专业人士一样构建安全的生成式 AI 应用程序:使用 Amazon Bedrock Guardrails 的最佳实践

Build safe generative AI applications like a Pro: Best Practices with Amazon Bedrock Guardrails

在这篇文章中,我们将向您展示如何配置 Amazon Bedrock Guardrails 以获得高效性能,实施最佳实践来保护您的应用程序,并有效监控您的部署以在安全性和用户体验之间保持适当的平衡。