The 2026 Goal Tracker: How I Built a Data-Driven Vision Board Using Python, Streamlit, and Neon
设计一个集中式系统来跟踪日常习惯和长期目标《2026 年目标跟踪器：我如何使用 Python、Streamlit 和 Neon 构建数据驱动的愿景板》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
From RGB to Lab: Addressing Color Artifacts in AI Image Compositing
分割、色彩校正和特定领域增强的多层方法从 RGB 到实验室：解决 AI 图像合成中的色彩伪影问题首先出现在 Towards Data Science 上。
Production-ready agentic AI: evaluation, monitoring, and governance
尽管您的 AI 代理在 POC 环境中可能表现出色，但同样的成功可能无法应用到生产中。通常，那些完美的演示体验并不能转化为生产中相同水平的可靠性（如果有的话）。将代理从 POC 引入生产需要克服以下五个基本挑战： 构建...可用于生产后的代理 AI：评估、监控和治理首先出现在 DataRobot 上。
Balancing cost and performance: Agentic AI development
最高管理层喜欢代理人工智能的承诺：无需持续人工干预即可思考、决策和行动的自主系统。生产力和降低成本的潜力是不可否认的——直到账单开始滚滚而来。如果你的“策略”是先发货，然后再计算成本，那么你就不是在构建代理人工智能。你正在融资......平衡成本和性能：Agentic AI 开发一文首先出现在 DataRobot 上。
Optimizing Data Transfer in Batched AI/ML Inference Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈及其解决方案 - 第 2 部分优化批量 AI/ML 推理工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
TDS Newsletter: December Must-Reads on GraphRAG, Data Contracts, and More
不要错过我们上个月最受欢迎的文章TDS 新闻通讯：12 月有关 GraphRAG、数据合约等的必读文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Automatic Prompt Optimization for Multimodal Vision Agents: A Self-Driving Car Example
使用 Python 中的开源提示优化算法来提高在 OpenAI 的 GPT 5.2 上运行的自动驾驶汽车安全代理的准确性的演练多模态视觉代理的自动提示优化：自动驾驶汽车示例首先出现在 Towards Data Science 上。
Using agentic applications to build a smarter supply chain
供应链的移动速度比任何人类团队手动追踪的速度都要快。决策每分钟都会堆积起来，变量会毫无预警地发生变化，单个延迟的连锁反应可能会蔓延到整个网络。手动决策无法跟上现代运营的速度和规模。代理人工智能改变了这一点，采取基本...使用代理应用程序构建更智能的供应链的帖子首先出现在 DataRobot 上。
