AlpamayoR1: Large Causal Reasoning Models for Autonomous Driving
关于因果链推理和自动驾驶现状您需要了解的一切！AlpamayoR1：自动驾驶的大型因果推理模型首先出现在《走向数据科学》上。
AI Is Not a Library: Designing for Nondeterministic Dependencies
在软件工程的大部分历史中，我们都是围绕一个简单而令人欣慰的假设构建系统：给定相同的输入，程序将产生相同的输出。当出现问题时，通常是由于错误、配置错误或依赖关系未按照宣传的方式运行。我们的工具、测试策略，甚至 [...]
AI, A2A, and the Governance Gap
在过去的六个月中，我看到企业 AI 团队重复出现同样的模式。 A2A 和 ACP 在架构审查期间点亮了整个房间——协议很优雅，演示令人印象深刻。生产三周后，有人问：“等等，哪个代理商在凌晨 2 点授权供应商支付 50,000 美元？”兴奋转变为担忧。这是 [...]
Packaging Expertise: How Claude Skills Turn Judgment into Artifacts
想想当您入职新员工时会发生什么。首先，您为他们提供工具。电子邮件访问。松弛。客户关系管理。办公软件。项目管理软件。开发环境。将一个人连接到他们完成工作所需的系统。然而，这是必要的但还不够。没有人会仅仅因为可以登录 Salesforce 就变得高效。 [...]
The Hidden Cost of Agentic Failure
Agentic AI 显然已经超越了流行词的地位。麦肯锡 2025 年 11 月的调查显示，62% 的组织已经在试验人工智能代理，表现最好的组织以效率、增长和创新的名义将其推入核心工作流程。然而，这也是事情变得不舒服的地方。该领域的每个人都知道 [...]
Google DeepMind wants to know if chatbots are just virtue signaling
Google DeepMind 呼吁对大型语言模型的道德行为（例如它们在被要求充当同伴、治疗师、医疗顾问等时的行为）进行与编码或数学能力相同的严格审查。随着法学硕士的进步，人们要求他们玩更多……
The human work behind humanoid robots is being hidden
这个故事最初出现在我们关于人工智能的每周通讯《算法》中。要首先在您的收件箱中收到此类故事，请在此处注册。一月份，全球最有价值公司的掌门人英伟达的黄仁勋宣称，我们正在进入物理人工智能时代，届时人工智能将超越语言和聊天机器人……
Microsoft has a new plan to prove what’s real and what’s AI online
基于人工智能的欺骗现在已经渗透到我们的网络生活中。您可能很容易发现一些引人注目的案例，例如白宫官员最近分享了一张明尼苏达州抗议者的经过处理的图片，然后嘲笑那些询问此事的人。其他时候，它会悄悄地溜进社交媒体并吸引观看次数，例如......
The robots who predict the future
从根本上说，成为人类就是成为一名预测者。偶尔也有相当不错的表现。尝试预见未来，无论是通过过去的经验还是因果逻辑，都帮助我们狩猎、避免被狩猎、种植庄稼、建立社会纽带，并总体上在一个不……的世界中生存。
The digital quant: instant portfolio optimization with JointFM
TL;DR JointFM 是第一个用于多元时间序列系统中零样本联合分布预测的人工智能基础模型。通过在几毫秒内生成连贯的未来场景，它可以实现实时投资组合决策，而不会出现传统数值模拟的滞后情况。 JointFM 代表了定量建模的范式转变：在合成随机微分的无限动态流上进行训练...数字量化：使用 JointFM 进行即时投资组合优化的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to make a cash flow forecasting app work for other systems
您的现金流预测应用程序运行良好。您的团队添加自己的数据以保持预测顺利进行。它的预测、跟踪差异和洞察力看起来都很棒。 ...直到您仔细查看细节，并确定这些系统实际上都没有相互通信。这是一个问题。整合所有...如何使现金流预测应用程序适用于其他系统的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to build resilient agentic AI pipelines in a world of change
变化是企业人工智能中唯一不变的。如果您的数据工作流程不是为了处理它而构建的，那么您的整个操作就会失败。大多数数据管道都很脆弱，当数据或基础设施发生轻微变化时就会破裂。这种停机可能会造成数百万美元的损失（每小时高达 540,000 美元），导致合规性差距，从而引发诉讼，并且……如何在变化的世界中构建弹性代理 AI 管道一文首先出现在 DataRobot 上。
Top 5 AI Code Review Tools for Developers
代码审查不应该成为瓶颈。现在，最好的人工智能代码审查工具可以在错误、反模式、安全缺陷等投入生产之前几秒钟内捕获它们。
7 XGBoost Tricks for More Accurate Predictive Models
7 个 Python 技巧，可能有助于充分利用独立的 XGBoost 库，特别是在寻求更准确的预测模型方面。
From Messy to Clean: 8 Python Tricks for Effortless Data Preprocessing
8 个 Python 技巧，可轻松将原始、混乱的数据转化为干净、整洁的预处理数据。
5 Lightweight and Secure OpenClaw Alternatives to Try Right Now
想要比 OpenClaw 更小、更快、更安全的代理堆栈吗？
Building Production-Ready AI Agents with Agent Development Kit
Google 的 ADK 通过提供简化多代理系统的构建和部署的框架，解决了代理 AI 生态系统中的一个关键差距。了解更多。
