Building Vertex AI Search Applications: A Comprehensive Guide
本指南探讨了使用 Vertex AI 搜索和 AI 应用程序构建可用于生产的搜索应用程序的基本组件、实施策略和最佳实践。
NASA telescope spots the building blocks for life spewing out of comet 3I/ATLAS
美国国家航空航天局 (NASA) 的 SPHEREx 太空望远镜在 3I/ATLAS 彗星于 12 月最接近地球时探测到了从彗星 3I/ATLAS 上脱落的有机分子。
A New Way to Build 2D Materials Without Harsh Chemicals Pays Off Big
MXene 是一类新兴的二维材料，其特性敏感地取决于与其表面结合的原子。现在，一种新的合成方法使研究人员能够以前所未有的精度控制这些表面终端。 MXene 于 2011 年首次被发现，是一个快速扩展的超薄无机材料家族，厚度只有几个原子。它们的结构包括 [...]
Ferret-UI Lite: Lessons from Building Small On-Device GUI Agents
开发与图形用户界面 (GUI) 有效交互的自主代理仍然是一个具有挑战性的开放问题，特别是对于小型设备上模型。在本文中，我们介绍了 Ferret-UI Lite，这是一种紧凑的端到端 GUI 代理，可以跨不同平台（包括移动、Web 和桌面）运行。利用为开发小型模型而优化的技术，我们通过从真实和合成来源中策划多样化的 GUI 数据混合物来构建我们的 3B Ferret-UI Lite 代理，通过思想链推理和可视化工具的使用来增强推理时性能，并且......
Forging the Eastern Flank Deterrence Line: How V Corps Is Building a 21st Century Defense
肯塔基州诺克斯堡 — 欧洲的安全格局发生了巨大变化，迫使北约重新评估如何在一个由……定义的时代威慑同等对手。
Evaluating AI agents: Real-world lessons from building agentic systems at Amazon
在这篇文章中，我们提出了一个针对 Amazon 代理 AI 系统的综合评估框架，该框架通过两个核心组件解决了 Amazon 代理 AI 应用程序的复杂性：一个通用评估工作流程，用于标准化不同代理实施中的评估程序；以及一个代理评估库，该库在 Amazon Bedrock AgentCore 评估中提供系统测量和指标，以及 Amazon 使用案例特定的评估方法和指标。
Build unified intelligence with Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们将演示如何通过客户代理和知识引擎 (CAKE) 的实际实施，使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建统一智能系统。
Build AI workflows on Amazon EKS with Union.ai and Flyte
在这篇文章中，我们将解释如何使用 Flyte Python SDK 来编排和扩展 AI/ML 工作流程。我们探索 Union.ai 2.0 系统如何在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上部署 Flyte，并与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Aurora、AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Amazon CloudWatch 等 AWS 服务无缝集成。我们使用新的 Amazon S3 Vectors 服务通过 AI 工
Architecting GPUaaS for Enterprise AI On-Prem
Kubernetes 上的多租户、调度和成本建模《为企业 AI On-Prem 设计 GPUaaS》一文首先出现在《Towards Data Science》上。
Build Effective Internal Tooling with Claude Code
使用 Claude Code 快速构建完全个性化的应用程序使用 Claude Code 构建有效的内部工具一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Cost-Efficient Agentic RAG on Long-Text Documents in SQL Tables
设计混合 SQL + 矢量检索系统，无需架构更改、数据迁移或性能权衡在 SQL 表中的长文本文档上构建成本高效的代理 RAG 帖子首先出现在走向数据科学上。
How to build resilient agentic AI pipelines in a world of change
变化是企业人工智能中唯一不变的。如果您的数据工作流程不是为了处理它而构建的，那么您的整个操作就会失败。大多数数据管道都很脆弱，当数据或基础设施发生轻微变化时就会破裂。这种停机可能会造成数百万美元的损失（每小时高达 540,000 美元），导致合规性差距，从而引发诉讼，并且……如何在变化的世界中构建弹性代理 AI 管道一文首先出现在 DataRobot 上。
Building Production-Ready AI Agents with Agent Development Kit
Google 的 ADK 通过提供简化多代理系统的构建和部署的框架，解决了代理 AI 生态系统中的一个关键差距。了解更多。
Clarifai 12.1: Building Production-Ready Agentic AI at Scale
使用 Clarifai 上的公共 MCP 服务器部署生产代理 AI。包括用于版本化管道存储和管道 UI 改进的工件。可在公共预览版中使用。
How to Build SMB Growth Systems in a Multi‑Sided Network, Without Breaking Trust
Nextdoor 位于邻居、当地企业和社区信任的交汇处 - 因此不能用单一指标来衡量成功。 Nextdoor 财务与战略主管 Artem Kofanov 构建决策系统，围绕持久的市场结果调整产品、数据科学和上市。他的工作帮助扩大了超本地化需求和货币化系统，从而产生了 [...]
Why production-ready infrastructure beats "build it later" in robotics | Viam
Viam 详细介绍了您的机器人基础设施所需的 7 项功能，以便您可以从原型扩展到生产。
From farm to fork to foreign markets: Building integrated food value
这段旅程最终是为了在扩大影响力之前巩固根基
