AWS vs. Azure: A Deep Dive into Model Training – Part 2
本文介绍了 Azure ML 的持久性、以工作区为中心的计算资源与 AWS SageMaker 的按需、特定于作业的方法有何不同。此外，我们还探索了环境自定义选项，从 Azure 的策划环境和自定义环境到 SageMaker 的三级自定义。AWS 与 Azure：深入研究模型训练 - 第 2 部分文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Microsoft expands Sovereign Cloud security with governance, local productivity and AI
Microsoft 通过新的断开连接和 AI 功能扩展了 Microsoft 主权云，帮助组织在主权边界内运行关键基础设施、生产力服务和大型 AI 模型，同时保持跨连接和断开连接环境的治理和运营连续性。主权私有云统一了 Azure Local、Microsoft 365 Local 和 Foundry Local，为任何运营边界带来了基础设施、生产力和对大型 AI 模型的支持。 （来源：微软）“客户可以通过……为每个工作负载选择正确的控制姿势。更多→微软通过治理、本地生产力和人工智能扩展主权云安全性的帖子首先出现在 Help Net Security 上。
98% Automation: Why Most Enterprise AI Projects Fail and What Actually Works
Cognizant 的机器学习工程师 Raj Bhowmik 实现了 98% 的 EDI 映射工作自动化，他分享了他使 GenAI 系统能够与遗留基础设施配合使用的方法。企业 IT 部门面临一个问题：他们的数据存储在不兼容的存储库中。 SAP HANA 与 BigQuery 和 Azure SQL 一起运行。 EDI 文件有数十种 [...]
