Build an End-to-End Data Science Project with Grok Build and Grok 4.6
使用 Grok Build 通过 EDA、scikit-learn、模型训练、FastAPI、API 测试和云部署创建生产就绪的数据科学工作流程。
Assembling An Elementary Math Curriculum That Adds Up
按照关键步骤构建小学数学课程，包含可衡量目标、可行的进度和所有小学年级的高质量资源。
医疗保健、零售和生命科学团队在 Snowflake 中存储大量运营数据，但将其转化为预测非常困难。在本系列的第 1 部分中，您将使用 Amazon SageMaker Canvas 设置 AWS 账户和 Snowflake 环境以实现无代码 ML 工作流程，为无需编写代码即可构建欺诈检测模型奠定基础。
在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中，您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake，准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来，并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码，为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。
在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中，您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight，构建交互式仪表板，使用生成式 BI 以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
AWS vector solutions: Build agentic AI where your data lives
AWS 提供广泛的矢量搜索产品组合，直接内置于您已使用的数据库和存储服务中，无需独立的矢量数据库或数据迁移。这篇文章涵盖了六种专用服务、用于选择正确引擎的决策框架以及每种服务的客户证明点。
Three Kinds of RAG Corpus, and What It Costs to Build for the Wrong One
企业文档智能 [Vol.1 #14A] - 三个问题告诉您文档集合具有哪种形状，每种形状都需要不同的架构《三种 RAG 语料库以及构建错误语料库的成本》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Building a Proper Backend for My LangGraph AI Agent
将演示代理转变为可以保留真实预订数据的东西为我的 LangGraph AI 代理构建适当的后端一文首先出现在走向数据科学上。
Building the Rung: How to Teach Transfer on Purpose
Missing Rung 的第 2 部分 暂时回到化学课上。他们在实验室中完美地计算了密度——质量除以体积、比例和圆柱体，每次测验都有干净的分数。一周后，一份物理作业表询问了一块木头的密度，他们愣住了。相同的公式。新房间。他们[...]
How Fanatics Betting and Gaming built a multi-agent customer support system
Fanatics Betting and Gaming 在 AWS 上构建了多代理客户支持系统，以处理体育博彩的复杂性：特定于州的规则、实时负责任的游戏以及重大体育赛事期间的流量高峰。本文将介绍您自己的多代理支持解决方案的架构、所涉及的 AWS 服务以及模式。
Striveworks to build AI layer for NGC2 at corps level, Army says
Striveworks 的模型将能够将“员工的工作时间压缩为几秒钟”，首席执行官 Jim Rebesco 告诉 Breaking Defense。
Jigsaw Jeeves: Building a Puzzle Assistant using Computer Vision
Python 中解决方案方法的概念概述和演练Jigsaw Jeeves：使用计算机视觉构建拼图助手一文首先出现在 Towards Data Science 上。
5 Tools for Building and Deploying AI Agents in Production
本文介绍了五个工具，从构建代理的逻辑到大规模运行所有逻辑，堆栈的每一层都有一个工具。
科学家们在某些章鱼的核糖体 RNA 中发现了一个奇怪的特征，这种分子可以为细胞蛋白质工厂创建 3D 支架。它只在浅水生物中发现，这些生物具有扩展的神经系统并且可以做出复杂的行为
How Axonius built secure multi-tenant AI agents on Bedrock AgentCore
了解网络安全 SaaS 提供商 Axonius 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 在数百个客户环境中部署完全隔离的多租户 AI 代理，而无需从头开始构建自定义计算隔离、身份验证或可观察性基础设施。
How Jumio built a real-time feature store on AWS
了解 Jumio 如何使用 Amazon SageMaker Feature Store、Amazon Managed Service for Apache Flink 和 Amazon Kinesis Data Streams 在 AWS 上构建集中式实时特征存储。该架构提供了 100 毫秒以下的欺诈检测功能，每年可节省约 120,000 美元。
Building Enterprise Agent Systems that People can Trust, Verify and Improve
决定代理系统在生产中是否成功的 5 个原则，通过我为一家价值超过 1 亿美元的公司构建的一个原则进行了解释。构建人们可以信任、验证和改进的企业代理系统一文首先出现在《走向数据科学》上。
Why Your Next Cobot Should Be Made in the USA — by People Who Actually Build Things
Zac Bogart 高效机器人总裁 目前，自动化领域正在流行某种类型的宣传。一家年轻的公司，一个流畅的演示，充满了关于革命性人工智能和下一代机器人技术的承诺。价格看起来很激进。创始人做出了宏伟的承诺。他们向你保证，技术将改变一切。这种能量是真实的，其中一些公司将会做出伟大的事情。但是演示和十年的可靠生产是两个截然不同的......
