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关于 AI 基础设施、MLOps、模型以及上线生产的实操指南。
人工智能审查机器人如何在氛围编码时代确保代码质量。涵盖自动化代码审查工具、CI/CD 集成以及人工智能辅助开发工作流程的最佳实践。
人工智能如何通过智能漏洞检测、减少误报和自动威胁建模来转变安全扫描。涵盖 SAST、DAST、SCA 和 DevSecOps 集成。
从头开始构建 AI 代理的实用指南，涵盖 ReAct 和计划与执行等设计模式、框架、代码示例和生产部署策略。
构建人工智能驱动的代码审查管道的技术指南，从 GitHub Actions 集成到多层分析、指标跟踪和团队采用策略。
关于人工智能代理如何工作的综合指南，涵盖自主人工智能的架构、推理循环、内存系统和实际应用。
实施从 RPA 到智能流程编排的 AI 工作流程自动化的实用指南。涵盖流程挖掘、集成模式、工具、测试和扩展策略。
了解将 AI 集成到 CRM 系统中如何通过预测性潜在客户评分、情绪分析、客户流失预测和智能自动化来转变客户关系。
通过订阅、基于使用和市场模型将人工智能货币化的实用指南。涵盖人工智能初创公司的进入市场策略、单位经济学和规模化挑战。
探索六个现实世界的用例，其中多代理人工智能系统正在提供从软件开发到安全运营的可衡量的业务成果。
深入了解 NVIDIA DGX OS，这是专门为 AI 工作负载构建的操作系统。了解它包含哪些内容、它与标准 Ubuntu 有何不同以及您的团队是否需要它。
Balinder Walia
