How Bark.com and AWS collaborated to build a scalable video generation solution
Bark 与 AWS Generative AI 创新中心合作开发了一种由 AI 驱动的内容生成解决方案，该解决方案在实验试验中证明了生产时间大幅缩短，同时提高了内容质量得分。在这篇文章中，我们将引导您了解我们构建的技术架构、促成成功的关键设计决策以及所取得的可衡量结果，为您提供实施类似解决方案的蓝图。
France Hoang — Building Governable AI Systems for Universities
执行摘要。 France Hoang 认为，教育领域的人工智能必须从孤立的工具发展成为受管理的协作基础设施，机构可以监督、审计并与学习成果保持一致。随着人工智能融入高等教育，各机构面临着从采用工具到将人工智能作为核心基础设施运行的根本转变。挑战不再是访问 [...]
From SCADA to Robotics: How SCADAware Builds Automation That Actually Delivers ROI
自动化并不是什么新鲜事。炒作是。在 SCADAware Inc.，差异一直很明显。 25 年多来，早在机器人、人工智能和“数字化转型”成为流行语之前，SCADAware 就已悄然建立了解决工业难题的声誉。该公司从早期 SCADA 系统到高性能机器人自动化的历程不仅讲述了一个关于技术的故事，还讲述了一个关于人员、合作伙伴关系和流程优先思维的故事。基于 SCADA 构建，通过好奇心成长 SCADAware 的根源可以追溯到工业监控系统在微型大型机上运行、个人计算机刚刚开始进入工厂的时代。创始人兼总裁 Rick Caldwell 很早就看到了机会。 “我是 SCADA 系统的早期采用者 [...]
From Simulation to Production: How to Build Robots With AI
NVIDIA 的最新开放模型和框架将模拟、机器人学习和嵌入式计算结合在一起，以加速云到机器人的工作流程。
到目前为止，构建人形机器人的研究人员和初创公司面临着严峻的挑战：没有专门为机器人设计的公开可用的大规模带注释运动数据集。在 GTC 2026 上，Bones Studio 正在利用 NVIDIA 技术缩小这一差距。
Build an offline feature store using Amazon SageMaker Unified Studio and SageMaker Catalog
此博文提供了有关在 SageMaker Unified Studio 域中使用 SageMaker Catalog 实施离线功能存储的分步指南。通过采用发布-订阅模式，数据生产者可以使用此解决方案来发布精选的版本化特征表，而数据消费者可以安全地发现、订阅和重用它们以进行模型开发。
How Workhuman built multi-tenant self-service reporting using Amazon Quick Sight embedded dashboards
本文探讨了 Workhuman 如何转变其分析交付模式以及从其实施过程中汲取的主要经验教训。我们将详细介绍他们的架构方法、实施策略以及他们所取得的业务成果，为您提供实用的蓝图，帮助您将嵌入式分析添加到您自己的软件即服务 (SaaS) 应用程序中。
Beyond the Classroom: How School Districts Are Building Real-World Career Pathways
一些学区正在远远超越职业模拟，而是与社区中的客户合作，为学生提供...
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。
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。
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”。
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%。
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 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。
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。
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。
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。
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。
