DataRobot + Nebius: An enterprise-ready AI Factory optimized for agents
DataRobot 和 Nebius 合作推出了 AI Factory for Enterprises，这是一个旨在加速 AI 代理的开发、运营和治理的联合解决方案。该平台使代理商能够在几天而不是几个月内完成生产。 AI Factory for Enterprises 为代理提供可扩展、经济高效、受监管和管理的企业级平台。它实现了这一点...DataRobot + Nebius 帖子：针对代理进行优化的企业级 AI 工厂首先出现在 DataRobot 上。
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。
Vibe Coding with AI: Best Practices for Human-AI Collaboration in Software Development
使用 AI 加速编码，同时保持控制并构建可靠的、可用于生产的软件。Vibe Coding with AI：软件开发中人机协作的最佳实践首先出现在 Towards Data Science 上。
Prompt Caching with the OpenAI API: A Full Hands-On Python tutorial
使您的 OpenAI 应用程序更快、更便宜、更高效的分步指南使用 OpenAI API 进行提示缓存：完整的 Python 实践教程首先出现在 Towards Data Science 上。
Beyond Prompt Caching: 5 More Things You Should Cache in RAG Pipelines
跨 RAG 管道缓存层的实用指南，从查询嵌入到完整的查询响应重用超越提示缓存：您应该在 RAG 管道中缓存的 5 种其他内容首先出现在 Towards Data Science 上。
Building a Navier-Stokes Solver in Python from Scratch: Simulating Airflow
使用 NumPy 实现 CFD 的实践指南，从离散化到鸟翼周围的气流模拟从头开始用 Python 构建 Navier-Stokes 求解器：模拟气流一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Basics of Vibe Engineering
构建没有编码部分的产品The Basics of Vibe Engineering 首先出现在 Towards Data Science 上。
大多数数据平台不会一夜之间崩溃；随着查询的进行，它们变得越来越复杂。随着时间的推移，业务逻辑遍布 SQL 脚本、仪表板和计划作业，直到系统变成“SQL 丛林”。本文探讨了这是如何发生的以及如何恢复结构。逃离 SQL 丛林的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models (Part 3)
使用 Python 处理借款人数据中的异常值和缺失值。构建稳健的信用评分模型（第 3 部分）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The role of imported arms in the Iran war: A Q&A with Zain Hussain and Pieter Wezeman
In this Q&A, SIPRI researchers discuss what thelatest SIPRI arms transfers data reveals about how arms imports have featured in the Iran war that started in February 2026, as well as implications for arms supplies beyond the Middle East.
Introducing Gemini Embeddings 2 Preview
一个嵌入模型来统治它们Gemini Embeddings 2 预览简介一文首先出现在 Towards Data Science 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。
