Building the enterprise agentic AI factory with DataRobot and Dell
面向生产就绪的代理人工智能的竞赛已经开始，但对于大多数企业来说，终点线仍在不断前进。模型建立起来，试点开始运行，然后团队就碰壁了：在企业规模运行人工智能代理的基础设施、安全性、治理和操作要求比任何单一工具或供应商预期的要复杂得多……这篇文章《与 DataRobot 和戴尔一起构建企业代理人工智能工厂》首先出现在 DataRobot 上。
Introducing ARFBench: A time series question-answering benchmark based on real incidents
每年由于系统故障造成的损失超过一万亿美元。为了解决这些问题，工程师必须快速排除故障。事件响应中的一项重要任务涉及分析可观测性指标或反映软件系统运行状况的时间序列数据。例如，服务工程师可能会使用 Datadog 来回答诸如“延迟何时开始增加？”之类的问题。以及“延迟之外的哪些指标也表现异常？”定位异常行为的根本原因。这些时间序列问答 (TSQA) 任务对于工程师来说至关重要，并且为 SRE 模型和代理提供了具有挑战性且必要的任务。在这项工作中，我们探讨了 AI 模型执行 TSQA 任务的程度。为此，我们很高兴推出异常推理框架基准 (ARFBench)，这是一个 TSQA 基准，源自 Datado
Municipalities in the Crosshairs: “They Are Easy Prey for Cybercriminals”
波茨坦、吕根岛和施韦特——三个城市有一个共同点：它们都曾是网络攻击的受害者，在某些情况下还造成了严重后果。在本次采访中，G DATA CSIRT（计算机安全事件响应团队）的 Kira Groß-Bölting 和 Jan Leitzgen 解释了网络犯罪分子为何以市政当局为目标，以及城市和地区如何在缺乏熟练人员的情况下有效保护其 IT。
Премия Data Award 2026: 27 победителей и первый Гран-при
5月中旬，颁发给在数据科学领域取得杰出实践成果的企业和高管的年度奖项Data Awards 2026全部揭晓。
Common Data是一个技术和研究项目众包数据平台，在人工智能密集的“Archipelago 20.35”上亮相。该项目旨在简化科学、社会、环境等各种研究的数据收集。
参与教育密集型“Island 10-22”的 100 所大学 - University 20.35、战略倡议机构以及 Mail.ru Group、Kribrum、Skyeng、Bigdata 团队、GIL 公司于 7 月 22 日签署了一项协议，参与一个网络项目，以推广人工智能领域的技术并培养大学工作人员（教师、研究人员、管理人员）和学生的相关能力。
Teradata проведет курс по аналитике больших данных в МГТУ им. Н.Э. Баумана
大数据分析领域的全球领导者之一 Teradata 宣布开始为莫斯科国立技术大学的学生开设讲座和实践课程。鲍曼。
Pandas Isn’t Going Anywhere: Why It’s Still My Go-To for Data Wrangling
数十亿行可能是例外，但对于其他一切，Pandas 仍然是一个高度可靠的工具。 Pandas 不会去任何地方：为什么它仍然是我的数据整理首选文章首先出现在 Towards Data Science 上。
How I Continually Improve My Claude Code
了解如何让您的 Claude 代码随着时间的推移而改进 我如何持续改进我的 Claude 代码一文首先出现在 Towards Data Science 上。
From siloed data to unified insights: Cross-account Athena Access for Amazon Quick
今天，我们宣布推出 Amazon Quick 的跨账户 Athena 访问。 With this feature, customers can query Athena data in other AWS accounts using AWS Identity and Access Management (IAM) role chaining, with query costs billed to the account where the data resides.
I Let CodeSpeak Take Over My Repository
当我将超过 10K 行的项目迁移到 AI 原生工作流程中时发生了什么我让 CodeSpeak 接管我的存储库的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
The economics of Physical AI: Why data quality beats scale
为了达到物理 AI 社区所期望的鲁棒性水平，即在不熟悉的环境中对不熟悉的对象进行零样本部署的通才策略，数据集大小必须增长几个数量级。为了给出规模感，将逻辑扩展到 LLM 规模的数据量（大约 10^2）将需要大约 8000 万个机器人连续运行三年。 The field is therefore bottlenecked not only by compute or model architecture, but more fundamentally by the rate at which high-quality, real-world manipulation data can be gen
Govt aims to reduce heat wave-linked deaths: Amit Shah
Union Home Minister Amit Shah announced a significant government goal. India is actively working to eliminate deaths caused by heat waves. This initiative aligns with Prime Minister Narendra Modi's vision for disaster risk reduction. The focus is on leveraging forecasting and meteorological data to
Blackstone raises $1.75 bn in data centre REIT IPO
Blackstone 通过首次公开募股成功筹集了 17.5 亿美元资金，成立了一家专注于人工智能基础设施的新信托公司。 This significant funding underscores strong investor interest in data centers driven by the AI boom.该信托计划收购价值 2.5 亿至 15 亿美元的现有数据中心。
Army researchers unlock the power of performance data to enhance Soldier lethality and readiness
An ARL research team developed an enhanced data-mining capability that enables researchers and leaders to exploit and transform U.S. Army training data.
I Built the Same B2B Document Extractor Twice: Rules vs. LLM
使用 pytesseract 的基于规则的 PDF 提取与使用 Ollama 和 LLaMA 3 的基于 LLM 的方法之间的实际比较，基于现实的 B2B 订单场景。我构建相同的 B2B 文档提取器两次：规则与 LLM 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
A playbook to run an agent Build Club
这是构建俱乐部。我们已经运行了两个月了。这是我们一周中信号最高的一个小时，而且真的很容易复制。每个周五下午，二十多岁的 DataRobot 员工都会涌入 Google Meet。有人共享他们的屏幕。他们开始打字。没有幻灯片，没有演示脚本，没有议程......帖子《运行代理构建俱乐部的剧本》首先出现在 DataRobot 上。
Hybrid Search and Re-Ranking in Production RAG
当语义搜索对于 RAG 来说还不够时，生产 RAG 中的混合搜索和重新排名一文首先出现在 Towards Data Science 上。
