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。
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 [...]
Hexagon Robotics collaborates with Microsoft to advance the field of humanoid robots
结合 Hexagon Robotics 在传感器融合、机器人和空间智能方面的专业知识以及 Microsoft 在云计算和可扩展平台（包括 Microsoft Fabric 中的 Fabric 实时智能、Azure IoT Operations 和 Azure App Service）方面的优势，两家公司将携手合作，为操纵和检查用例提供可投入生产的人形解决方案，首先针对汽车、航空航天、制造和物流行业。
Prompt Engineering vs RAG for Editing Resumes
在 Azure 中运行无代码比较用于编辑简历的 Prompt Engineering 与 RAG 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
