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我用AgentOps（一个AI工具）完成了我的AI项目，它让我大开眼界！
今天，我想谈谈一个能够帮助初创公司应对这些挑战的 AI 工具——AgentOps。这不仅是一个工具；它更像是一位得力助手（或者说大脑），帮助你实时跟踪 AI 程序的运行状况。
Dec
05
2.5年MLflow经验总结之八个技巧
MLflow是一个功能强大的MLOps工具，能够高效地管理整个机器学习生命周期。然而，只有通过一些特定的策略，才能充分发挥其潜力。通过深入理解MLflow的关键特性，团队能够简化模型开发、促进协作并高效地管理产品化流程。
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Nov
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Goover——挑战Perplexity AI的新搜索引擎
随着越来越多的人工智能搜索引擎问世，选择哪一个是最优解变得愈加困难。现在，一位新玩家加入了人工智能搜索引擎的战局。它被称为 Goover，承诺为用户提供更加精准的搜索结果。
Nov
27
选择最适合你的多AI代理框架——AutoGen、LangGraph、CrewAI、Swarm、Magentic-One全面对比
随着 OpenAI 发布 Swarm 和微软推出 Magentic-One，这一领域变得更加纷繁复杂。为了解除你的疑惑，我将逐一分析每个框架的关键特点、优缺点，帮助你决定哪款框架最适合你的需求。
Nov
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MLOps→LLMOps→AgentOps：引领AI系统的未来发展
本文提供了有关 MLOps、LLMOps 和 AgentOps 的全面指南，详细介绍它们的技术组件、业务应用、优势、对业务的影响对比，以及关键工具和库的概览。
Nov
24
你能解决这25个最难的数据科学面试问题吗？
数据科学家的角色需要一套独特的技能组合，包括统计学、机器学习、数据分析和编程。在数据科学家面试中，您通常会遇到技术问题、解决问题的挑战以及概念性的考察，这些问题旨在全面评估您的知识储备和能力。以下详细介绍您可能在数据科学面试中遇到的25个最棘手问题，以及如何解答这些问题的示例、解释和提示。
