The foundation for a governed agent workforce: DataRobot and NVIDIA RTX PRO 4500
将人工智能代理从实验试点转变为全面的企业劳动力需要的不仅仅是一个模型；还需要一个模型。它需要一个硬件基础来平衡高性能推理与行业领先的成本和功耗性能。 DataRobot 已从技术上验证了 NVIDIA RTX PRO 4500 作为 DataRobot 代理劳动力平台的推理引擎，采用 Blackwell 架构。受治理代理劳动力的基础：DataRobot 和 NVIDIA RTX PRO 4500 帖子首先出现在 DataRobot 上。
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。
DataPoem Unveils Causal AI Platform
为什么重要：DataPoem 推出因果 AI 平台，为企业决策提供可解释的见解和透明度。
Scaling ML Inference on Databricks: Liquid or Partitioned? Salted or Not?
关于最大化集群技术的案例研究Databricks 上的后扩展 ML 推理：流动还是分区？加盐还是不加盐？首先出现在《走向数据科学》上。
Identity-first AI governance: Securing the agentic workforce
AI 代理现在在生产系统内部运行，查询 Snowflake、更新 Salesforce 并自主执行业务逻辑。在许多企业中，他们使用静态 API 密钥或共享凭据进行身份验证，而不是使用公司 IDP 中的不同身份。通过共享凭证对自治系统进行身份验证会带来真正的治理风险。当代理执行操作时，经常会记录...后身份优先人工智能治理：保护代理劳动力安全首先出现在 DataRobot 上。
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。
Exploratory Data Analysis for Credit Scoring with Python
通过对借款人和贷款特征的统计分析来了解违约风险。用 Python 进行信用评分的探索性数据分析一文首先出现在 Towards Data Science 上。
НОРБИТ: в работе с НСИ поможет генеративный ИИ
NORBIT 业务开发总监 Artem Ivakin 谈论如何创建自己的解决方案来实现监管和参考信息标准化流程的自动化 - AI MasterData。
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。
Write C Code Without Learning C: The Magic of PythoC
使用您已知的 Python 语法编译本机、独立的应用程序。无需学习 C 即可编写 C 代码：PythoC 的魔力一文首先出现在 Towards Data Science 上。
LatentVLA: Latent Reasoning Models for Autonomous Driving
如果自然语言不是驾驶的最佳抽象怎么办？LatentVLA：自动驾驶的潜在推理模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Create Production-Ready Code with Claude Code
了解如何使用编码代理编写健壮的代码。如何使用 Claude Code 创建生产就绪代码的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
NTT DATA and Saal.ai Announce Strategic Collaboration
AI、数字业务和技术服务领域的全球领导者 NTT DATA 与人工智能和大数据解决方案的领先提供商 Saal.ai 宣布开展合作，共同为企业提供下一代 AI 解决方案、AI 就绪基础设施和以行业为中心的创新。此次合作将 Saal.ai 的大数据组合、阿联酋开发的人工智能产品和行业解决方案与 […]NTT DATA 和 Saal.ai 宣布战略合作的消息首先出现在 SAAL 上。
Visual intuition with PythonThe post Graph Coloring You Can See 首先出现在Towards Data Science 上。
Why You Should Stop Writing Loops in Pandas
如何以列方式思考，编写更快的代码，并最终像专业人士一样使用 Pandas 为什么你应该停止在 Pandas 中编写循环一文首先出现在 Towards Data Science 上。
YOLOv3 Paper Walkthrough: Even Better, But Not That Much
从头开始在 YOLOv3 架构上的 PyTorch 实现 YOLOv3 论文演练：更好，但没那么好，首先出现在 Towards Data Science 上。
Exciting Changes Are Coming to the TDS Author Payment Program
作者现在可以从更新的收入等级和更高的文章上限中受益TDS 作者付款计划即将发生令人兴奋的变化，该帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Self-managed observability: Running agentic AI inside your boundary
当人工智能系统在生产中表现不可预测时，问题很少出现在单个模型端点上。出现延迟峰值或失败请求的情况通常可以追溯到重试循环、不稳定的集成、令牌过期、编排错误或跨多个服务的基础设施压力。在分布式、代理架构中，症状出现在边缘，而根本原因......自我管理的可观察性：在边界内运行代理人工智能一文首先出现在 DataRobot 上。
