How to Run OpenClaw with Open-Source Models
通过替代法学硕士运行 OpenClaw 助手如何使用开源模型运行 OpenClaw 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Git UNDO : How to Rewrite Git History with Confidence
对于任何在团队中工作的数据科学家来说，能够撤消 Git 操作可以成为救星。本实用指南将教您拯救世界所需的一切知识。Git UNDO ：如何自信地重写 Git 历史一文首先出现在 Towards Data Science 上。
AI latency is a business risk. Here’s how to manage it
当一家大型保险公司的人工智能系统需要数月时间才能解决本应在数小时内解决的索赔时，问题通常不是孤立的模型。这是围绕模型的系统以及系统在每一步引入的延迟。企业人工智能的速度并不在于令人印象深刻的基准数字。这是关于人工智能是否可以……人工智能后的延迟是一种商业风险。以下是 DataRobot 上首次出现的管理方法。
Your AI agents will run everywhere. Is your architecture ready for that?
您押注于超大规模计算设备来实现您的 AI 雄心壮志。一个提供商、一个生态系统、一套工具。没有人大声说出来的是，你刚刚走进了一个有围墙的花园。墙壁是重点。 AWS、GCP 和 Azure 都可以连接到其他环境，但它们都不是为......帖子“你的 AI 代理将在任何地方运行”而构建的。您的架构准备好了吗？首先出现在 DataRobot 上。
Luminance Links To LexisNexis Data + Protégé
法律人工智能公司 Luminance 已与 LexisNexis 达成协议，“共同内部客户”可以访问 LexisNexis 的 Protégé AI 助手及其海量数据存储。 ...
“Implementing NIS-2 is an organizational stress test”
许多公司仍未完全关注 NIS-2。然而，这不再仅仅是注册要求。在本次采访中，G DATA CyberDefense 监管专家 Matthias Zuchowski 博士解释了公司现在需要做什么、典型的陷阱在哪里，以及如何务实地实施这些要求。
From OpenStreetMap to Power BI: Visualizing Wild Swimming Locations
如何使用 Overpass API 和 Power BI 将 OpenStreetMap 数据转换为野外游泳点的交互式地图。从 OpenStreetMap 到 Power BI：可视化野外游泳位置的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Datamatics powers Mumbai Metro Lines 2B & 9 with AFC, mobile ticketing
AFC系统实现进出站更快捷，支持自动扣费，兼容二维码车票和普通交通卡
How Guidesly built AI-generated trip reports for outdoor guides on AWS
在这篇文章中，我们将介绍 Guidesly 如何使用 AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon SageMaker AI 和 Amazon Bedrock 在 AWS 上构建 Jack AI，以提取旅行媒体、通过上下文丰富其内容、应用计算机视觉和生成式 AI，并跨多个渠道安全、可靠且大规模地发布营销就绪内容。
How To Produce Ultra-Compact Vector Graphic Plots With Orthogonal Distance Fitting
通过使用 ODF 算法拟合贝塞尔曲线来生成高质量、最小的 SVG 图。如何使用正交距离拟合生成超紧凑矢量图形图一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Agentic AI costs more than you budgeted. Here’s why.
您批准了该业务案例。飞行员表现出了希望。然后生产改变了数学。 Agentic AI 不仅仅会花费你所构建的东西。它需要运行、管理、评估、安全和扩展所需的成本。大多数企业在吸收这些运营成本之前不会对这些运营成本进行清晰的建模。费用复合得很快。代币使用量随着......后 Agentic AI 的成本超出您的预算而增长。原因如下。首先出现在 DataRobot 上。
Why enterprise AI ROI starts with observability
您已经扩展了部署，您的模型正在运行，董事会中有人询问投资回报率。诚实的答案比应有的更难给出。不是因为结果不存在，而是因为可见性不存在。准确性和延迟等技术指标只能说明部分情况，但它们无法告诉您是否……《为什么企业 AI 投资回报率从可观察性开始》一文首先出现在 DataRobot 上。
Why Every AI Coding Assistant Needs a Memory Layer
AI 编码助理需要一个持久的内存层来克服 LLM 的无状态性，并通过系统地跨会话提供上下文来提高代码质量。为什么每个 AI 编码助理需要一个内存层一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Introduction to Reinforcement Learning Agents with the Unity Game Engine
针对机器学习最棘手领域之一的分步交互式指南。使用 Unity 游戏引擎强化学习代理简介一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Your ReAct Agent Is Wasting 90% of Its Retries — Here’s How to Stop It
大多数 ReAct 风格的代理都默默地将重试预算浪费在永远不会成功的错误上。在 200 个任务的基准测试中，90.8% 的重试都花在了幻觉的工具调用上——不是模型错误，而是架构缺陷。本文展示了为什么即时调整无法解决这个问题，以及完全消除浪费重试的三种结构变化。 文章《你的 ReAct Agent 正在浪费 90% 的重试 — 以下是如何阻止它》首先出现在 Towards Data Science 上。
A Survival Analysis Guide with Python: Using Time-To-Event Models to Forecast Customer Lifetime
通过 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险回归对客户保留进行建模来理解生存分析。Python 生存分析指南：使用事件时间模型预测客户生命周期一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Use Claude Code to Build a Minimum Viable Product
了解如何通过使用编码代理构建 MVP 来有效地呈现产品创意如何使用 Claude 代码构建最小可行产品的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
