Polish News Translated – Torun, Zagan & Boles April 2
编者注：这些是美国陆军驻波兰公共事务团队为军方提供的当地新闻的礼貌翻译...
One Team, One Medicine: Defying the Storm to Save K-9 Lives
北卡罗来纳州布拉格堡 - 随着本周的模拟演习中飓风和暴雨消退，美国陆军兽医准备活动...
Soldiers win competition, head to Arizona
国防语言学院外语中心于3月24日-2日举行了今年的年度教官军士竞赛和最佳班组竞赛...
Mission Analytics, LLC--Reconsideration
Mission Analytics, LLC 是一家位于弗吉尼亚州福尔斯彻奇市的残疾退伍军人拥有的小型企业 (SDVOSB)，要求我们重新考虑我们的决定......
DenseNet Paper Walkthrough: All Connected
当我们尝试训练一个非常深的神经网络模型时，我们可能遇到的一个问题是梯度消失问题。这本质上是一个问题，即模型在训练过程中权重更新减慢甚至停止，从而导致模型无法改进。当网络非常深时，[...]DenseNet 论文演练：所有连接的帖子首先出现在走向数据科学上。
Enabling agent-first process redesign
与静态的、基于规则的系统不同，人工智能代理可以动态地学习、适应和优化流程。当人工智能代理与数据、系统、人员和其他代理实时交互时，它们可以自主执行整个工作流程。但释放它们的潜力需要重新设计围绕代理的流程，而不是使用传统的优化方法将它们固定到支离破碎的遗留工作流程上。公司...
Posthuman: We All Built Agents. Nobody Built HR.
再见，人类世，我们几乎不认识你们。 🌹人工智能来了。就赢了。是的，在那个尴尬的青少年阶段，它仍然会说不恰当的话，穿得滑稽，有时还会在不应该的时候胡编乱造。但zmg它能做的事情。 😱 这孩子要去的地方，这一点是非常清楚的。人工智能 [...]
The Model You Love Is Probably Just the One You Use
以下文章最初发表在 Medium 上，经作者许可在此重新发布。如果询问 10 位开发人员他们会推荐哪位法学硕士，您会得到 10 个不同的答案，而且几乎没有一个答案是基于客观比较的。相反，您将得到的是他们碰巧有权访问的模型的反映，[...]
The World Needs More Software Engineers
两周前，我在 O’Reilly AI Codecon 上与 Aaron Levie 进行了座谈。 Aaron 于 2005 年与他人共同创立了 Box，20 年后，他的公司管理着大约三分之二的财富 500 强企业的内容。Aaron 是现任企业软件公司中为数不多的在公开场合深入思考 AI 含义的首席执行官之一 [...]
How to achieve zero-downtime updates in large-scale AI agent deployments
当您的网站出现故障时，您会立即知道。警报响起，用户抱怨，收入可能停止。当你的人工智能代理失败时，这一切都不会发生。他们不断回应。他们只是回应错误。代理可能会出现完全可操作的情况，同时出现幻觉策略细节、在会话中丢失对话上下文或消耗代币预算直到速率限制关闭它们......如何在大规模 AI 代理部署中实现零停机更新的帖子首先出现在 DataRobot 上。
What it takes to scale agentic AI in the enterprise
购买高性能发动机并不能让您成为一支赛车队。你仍然需要维修站工作人员、后勤、遥测和纪律来全速运行它，而不会在第三圈发生爆炸。代理人工智能也是一样。技术不再是困难的部分。破坏企业的是一切......这篇文章《如何在企业中扩展代理人工智能》首先出现在 DataRobot 上。
How to design and run an agent in rehearsal – before building it
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
What to look for when evaluating AI agent monitoring capabilities
您的人工智能代理每小时都会做出数百个（有时是数千个）决策。批准交易。路由客户。触发您无法直接控制的下游操作。这是大多数企业领导者无法自信回答的令人不安的问题：您真的知道这些代理在做什么吗？如果这个问题让你犹豫不决，那么你并不孤单。许多...评估 AI 代理监控功能时要寻找什么的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to build an agentic AI governance framework that scales
Agentic AI 已经在重塑企业的运营方式。但大多数治理框架并不是为此构建的。人工智能代理在人类定义的护栏内工作时最为成功：为自治系统设计的治理框架。良好的治理不会限制代理人的行为。它定义了他们可以自由操作的地方，并确保为他们提供安全的...如何构建可扩展的代理人工智能治理框架的帖子首先出现在 DataRobot 上。
The DevOps guide to governing and managing agentic AI at scale
自动驾驶仪和企业代理人工智能有什么共同点？两者都可以自主运行。两者都需要人类在系统进行控制之前设置规则、边界和警报。在这两种情况下，跳过这一步并不大胆。这是鲁莽的。大多数企业部署 AI 代理的方式与早期团队部署云的方式相同...《大规模治理和管理代理 AI 的 DevOps 指南》一文首先出现在 DataRobot 上。
The agentic AI cost problem no one talks about: slow iteration cycles
想象一下工厂车间，每台机器都满负荷运行。灯亮了，设备嗡嗡作响，工程师们忙碌着。什么都没有发货。瓶颈不在于产能。这是一个质量控制循环，每个周期需要三周时间，可以支撑一切，并且无论生产线是否移动，成本都相同......无人谈论的代理人工智能成本问题：缓慢的迭代周期首先出现在 DataRobot 上。
