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LLMs 持续进化。你的技能集也应如此。 LLMs 持续进化，你的技能集也应如此 不要错过《The Variable》的新一期，我们的每周通讯精选了编辑们的精选内容、深度分析、社区新闻等。 今天订阅 微调？RAG？思维链？我们怀疑对于许多读者来说，这些LLM 优化方法——尽管它们可能仍然相关——感觉 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:55
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LLMs + Pandas：我是如何使用生成式 AI 生成 Pandas DataFrame 摘要的 原文：towardsdatascience.com/llms-pandas-how-i-use-generative-ai-to-generate-pandas-dataframe-summarie 阅读全文
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LLMs Are Randomized Algorithms 原文：towardsdatascience.com/llms-are-randomized-algorithms/ 在 2001 年 1 月，我是一名斯坦福大学的硕士研究生。这是我参加的一门名为“随机算法”课程的第一次讲座，我坐在中间的座 阅读全文
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LLM + RAG：创建一个 AI 驱动的文件阅读助手 原文：towardsdatascience.com/llm-rag-creating-an-ai-powered-file-reader-assistant/ 引言 AI 无处不在。 每天至少与一个大语言模型（LLM）互动一次是很困难的。聊天机 阅读全文
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LLM Evaluations: from Prototype to Production 原文：towardsdatascience.com/llm-evaluations-from-prototype-to-production/ 评估是任何机器学习产品的基石。对质量测量的投资会带来显著的回报。 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:55
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LLM-as-a-Judge：它是什么，为什么它有效，以及如何使用它来评估 AI 模型 原文：towardsdatascience.com/llm-as-a-judge-what-it-is-why-it-works-and-how-to-use-it-to-evaluate-ai-models/ 阅读全文
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LLaVA on a Budget: Multimodal AI with Limited Resources 原文：towardsdatascience.com/llava-on-a-budget-multimodal-ai-with-limited-resources/ 简介 在过去几年里，我主 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:55
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LLaDA：可能重新定义语言生成的扩散模型 原文：towardsdatascience.com/llada-the-diffusion-model-that-could-redefine-language-generation/ 简介 如果语言模型能更像是人类思考会怎样？它们不是一次写一个词，而是先 阅读全文
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LightGBM：梯度提升最快的选项 towardsdatascience.com/lightgbm-the-fastest-option-of-gradient-boosting-1fb0c40948a3/ LightGBM 是一个更快的选项 | 由 AI 生成的图像。Meta Llama，202 阅读全文
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LettuceDetect：RAG 应用的幻觉检测框架 原文：towardsdatascience.com/lettucedetect-a-hallucination-detection-framework-for-rag-applications/ 最初发布于 HuggingFace TL;DR 阅读全文
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LangGraph + SciPy：构建一个阅读文档并做出决策的 AI 原文：towardsdatascience.com/langgraph-scipy-building-an-ai-that-reads-documentation-and-makes-decisions/ 简介 统计学和数据科学 阅读全文
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LangGraph 201：为您的深度研究代理添加人工监督 原文：towardsdatascience.com/langgraph-201-adding-human-oversight-to-your-deep-research-agent/ 在流程中失去对你的 AI 代理的控制是一个常见的痛点。如 阅读全文
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LangGraph 101：让我们构建一个深度研究代理 原文：towardsdatascience.com/langgraph-101-lets-build-a-deep-research-agent/ 构建真正在实践工作中起作用的 LLM 代理并不容易。 你需要考虑如何编排多步骤工作流程，跟踪代理 阅读全文
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LangExtract 能否将混乱的临床笔记转换为结构化数据？ 原文：towardsdatascience.com/can-langextract-turn-messy-clinical-notes-into-structured-data/ LangExtract 是来自 Google 的开发者 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:53
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LangChain for EDA：使用 Python 构建 CSV 精确性检查代理 原文：towardsdatascience.com/langchain-for-eda-build-a-csv-sanity-check-agent-in-python/ 聊天机器人回答问题，代理执行动作。 这正是 阅读全文
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Kubernetes——有效理解和利用探测 原文：towardsdatascience.com/kubernetes-understanding-and-utilizing-probes-effectively/ 简介 让我们谈谈 Kubernetes 探测以及为什么它们在您的部署中很重要。在管理面 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:53
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JAX：这是 Google 的 NumPy 杀手吗？ 原文：towardsdatascience.com/jax-is-this-googles-numpy-killer/ NumPy 是 Python 中数值计算的无可争议的冠军。其强大的 N 维数组和丰富的函数生态系统对于科学家、工程师和数据分析 阅读全文
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JavaScript 疲劳：HTMX 是构建 ChatGPT 的全部所需 — 第一部分 towardsdatascience.com/javascript-fatigue-you-dont-need-js-to-build-chatgpt/ 摘要 关于 HTML 和 Web 的简介 一个简单的 HT 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:53
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JavaScript 疲劳：HTMX 是构建 ChatGPT 的全部所需 — 第二部分 原文：towardsdatascience.com/javascript-fatigue-you-dont-need-js-to-build-chatgpt-part-2/ 第一部分, 我们展示了如何利用 HTM 阅读全文
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Inside Google’s Agent2Agent (A2A) Protocol: Teaching AI Agents to Talk to Each Other 原文：towardsdatascience.com/inside-googles-agent2agent-a2a-protocol 阅读全文
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InfiniBand 与 RoCEv2：为大规模 AI 选择合适的网络 原文：towardsdatascience.com/infiniband-vs-rocev2-choosing-the-right-network-for-large-scale-ai/ 上下文 GPU 是 AI 的基本计算引擎 阅读全文
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In-Context Learning 的数学原理 原文：towardsdatascience.com/the-math-behind-in-context-learning-e4299264be74/ 在上下文学习（ICL）中——一个 Transformer 根据输入提示中提供的示例调整其行为的能 阅读全文
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Hitchhiker’s Guide to RAG: From Tiny Files to Tolstoy with OpenAI’s API and LangChain 原文：towardsdatascience.com/hitchhikers-guide-to-rag-from-tiny-fil 阅读全文
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Greedy Boruta 算法：不牺牲召回率的快速特征选择 原文：towardsdatascience.com/the-greedy-boruta-algorithm-faster-feature-selection-without-sacrificing-recall/ 本文是一个协作成果。特别 阅读全文
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GraphRAG 动作：一个简单的 KYC 调查代理 原文：towardsdatascience.com/graphrag-in-action/ 在金融服务领域，了解客户（KYC）和反洗钱（AML）是防止非法活动的关键防线。KYC 自然地被建模为图问题，其中客户、账户、交易、IP 地址、设备和位置都 阅读全文
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GPU 上的 NumPy API？ 原文：towardsdatascience.com/numpy-api-on-a-gpu/ 这是否是 Python 数值计算的未来？ 去年年底，NVIDIA 就 Python 基于数值计算的未来做出了重大公告。如果你错过了它，我并不感到惊讶。毕竟，当时和现在，每家 阅读全文
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GPT-4o 中的可避免和不可避免随机性 原文：towardsdatascience.com/avoidable-and-unavoidable-randomness-in-gpt-4o/ 当然，GPT-4o 的输出中存在随机性。毕竟，在选择每个标记时，模型是从一个概率分布中进行采样的。但我没有理解 阅读全文
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Google 的 URL 上下文定位：RAG 棺材上的另一个钉子？ 原文：towardsdatascience.com/googles-url-context-grounding-another-nail-in-rags-coffin/ Google 在 AI 相关发布上的热门势头持续不断。就在几天 阅读全文
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Google 的 AlphaEvolve：开始使用进化编码代理 原文：towardsdatascience.com/googles-alphaevolve-getting-started-with-evolutionary-coding-agents/ 引言 AlphaEvolve [1] 是 Go 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:52
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Google Analytics 的实用介绍 原文：towardsdatascience.com/a-practical-introduction-to-google-analytics/ 在我的最近项目中，我有机会使用 Google Analytics，这是一个强大的平台，用于跟踪和理解在一家销售 阅读全文
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GitHub Actions 四级：数据工作流程自动化的指南 原文：towardsdatascience.com/4-levels-of-github-actions-a-guide-to-data-workflow-automation/ 自动化已成为确保现代软件开发中操作效率和可靠性的不可或缺元 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:52
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GenAI 应用的构建与购买困境 原文：towardsdatascience.com/the-build-vs-buy-dilemma-for-genai-applications-a6828f99c922/ 生成式 AI 已经对世界产生了变革性影响，而且它才刚刚开始。它已经在多个行业中迅速被采用， 阅读全文
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GenAI 工具如何改变我的数据科学家工作 原文：towardsdatascience.com/how-genai-tools-have-changed-my-work-as-a-data-scientist-0476d3724d42/ (作者图片) ChatGPT 发布并开始围绕 GenAI 炒作 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:51
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GANs 和 SMOTE 的数据增强基础 原文：towardsdatascience.com/overcoming-data-scarcity-imbalance-gans-smote-explained-through-bartending-6a868259b4d9/ SMOTE 技术机制 如果你 阅读全文
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GAIA：大家都在谈论的 LLM 代理基准 原文链接 LLM 代理上周成为了头条新闻。 在微软的 Build 2025 大会上，CEO 萨蒂亚·纳德拉介绍了“开放代理网络”的愿景，并展示了一个由 Azure AI Foundry 驱动的更新的 GitHub Copilot，作为多代理团队成员。 Go 阅读全文
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FastSAM 图像分割任务 — 简单解释 原文：towardsdatascience.com/fastsam-for-image-segmentation-tasks-explained-simply/ 简介 图像分割是计算机视觉中的一项流行任务，其目标是将输入图像分割成多个区域，其中每个区域代表 阅读全文
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Exploratory Data Analysis: Gamma Spectroscopy in Python (Part 2) 原文：towardsdatascience.com/exploratory-data-analysis-gamma-spectroscopy-in-python-part 阅读全文
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Dreaming in Blocks — MineWorld，Minecraft 世界模型 原文：towardsdatascience.com/dreaming-in-blocks-mineworld-the-minecraft-world-model/ Mineworld 游戏画面，来自GitHu 阅读全文
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Docling：文档炼金术士 原文：towardsdatascience.com/docling-the-document-alchemist/ 为什么我们还在 2025 年与文档搏斗？ 花些时间在任何一个数据驱动型组织中，你都会遇到大量的 PDF 文件、Word 文档、PowerPoint 演示文 阅读全文
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DeiT 论文解读：预算内的视觉变换器 原文：towardsdatascience.com/vision-transformer-on-a-budget/ 引言 原味 ViT 存在问题。如果您查看原始的 ViT 论文[1]，您会发现尽管这个深度学习模型证明效果极好，但它需要数亿个标记的训练图像才能达 阅读全文
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DeepSeek-V3 Explained 1: Multi-head Latent Attention 原文：towardsdatascience.com/deepseek-v3-explained-1-multi-head-latent-attention-ed6bee2a67c4/ Image 阅读全文
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DeepSeek V3：AI 驱动数据科学的新竞争者 原文：towardsdatascience.com/deepseek-v3-a-new-contender-in-ai-powered-data-science-eec8992e46f5/ 1 月 27 日星期一，中国初创公司 DeepSeek 阅读全文
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CPTR 论文解读：图像描述，Transformer 模式开启 原文：towardsdatascience.com/image-captioning-transformer-mode-on/ 引言 在我之前的一篇文章中，我讨论了图像描述的早期深度学习方法之一。如果您感兴趣，可以在本文末尾找到该文章的 阅读全文
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ConvNeXt 论文解读：挑战 ViT 的 CNN 原文：towardsdatascience.com/the-cnn-that-challenges-vit/ 引言 ViT（视觉 Transformer）的发明让我们认为 CNN（卷积神经网络）已经过时了。但这真的是真的吗？ 人们普遍认为，ViT 阅读全文
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ChatGPT 时代人类编写代码教程的终结……还是不会？ 原文：towardsdatascience.com/the-death-of-human-written-code-tutorials-in-the-chatgpt-era-or-not-9a437a58a0b2/ 亲爱的 AI，请生成一张高 阅读全文
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AWS：在几分钟内部署 FastAPI 应用程序到 EC2 原文：towardsdatascience.com/aws-deploying-a-fastapi-app-on-ec2-in-minutes/ 简介 AWS 是一个流行的云服务提供商，它使大型应用程序的部署和扩展成为可能。掌握至少一个云平 阅读全文
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AWS 上创建 S3 存储的入门指南 原文：towardsdatascience.com/beginners-guide-to-creating-a-s3-storage-on-aws/ 简介 AWS 是一家知名的云服务提供商，其主要目标是分配服务器资源，以便软件工程师部署他们的应用程序。AWS 提 阅读全文
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Awesome Plotly with Code 系列文章（第七部分）：柱状图中裁剪 y 轴 原文：towardsdatascience.com/awesome-plotly-with-code-series-part-7-cropping-the-y-axis-in-bar-charts-322f 阅读全文
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AutoML 的阴影面：当无代码工具弊大于利 原文：towardsdatascience.com/the-shadow-side-of-automl-when-no-code-tools-hurt-more-than-help/ AutoML已成为许多组织进入机器学习的入门级药物。它承诺了压力下的团 阅读全文
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Apollo 和视频大型多模态模型（LMMs）的设计选择 原文：towardsdatascience.com/apollo-and-design-choices-of-video-large-multimodal-models-lmms-0e672c618cf0/ 作者提供的图像 - Flux.1 阅读全文
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Anthropic 新结构化输出功能的实战指南 原文：towardsdatascience.com/hands-on-with-anthropics-new-structured-output-capabilities/ Anthropic 最近宣布在其 API 中的顶级模型支持结构化输出，这是一个 阅读全文
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AI 需要意识来关怀吗？ 原文：towardsdatascience.com/does-ai-need-to-be-conscious-to-care/ 注意：我一直在探索这些问题，因为我相信，当我们挑战哲学、生物学和应用 AI 研究之间的传统边界时，突破性的见解就会出现。 人机交互的未来 需要这种 阅读全文
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AI 生成内容的文化影响：第二部分 原文：towardsdatascience.com/the-cultural-impact-of-ai-generated-content-part-2-228bf685b8ff/ 图片由Meszárcsek Gergely在Unsplash提供 在我之前的专栏文 阅读全文
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AI 泡沫将破灭——为什么那并不重要 原文：towardsdatascience.com/the-ai-bubble-will-pop-and-why-that-doesnt-matter/ “AI 全是炒作！” “AI 将改变一切！” 在我的十年时间里，我为企业构建 AI 系统，我了解到似乎每个人 阅读全文
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AI 代理处理时间序列和大型数据框 原文：towardsdatascience.com/ai-agents-processing-timeseries-and-large-dataframes/ 简介 代理是受 LLM 驱动的 AI 系统，可以对其目标进行推理并采取行动以实现最终目标。它们不仅被设计 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:48
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AI 代理、Python 项目管理以及其他二月必读内容 原文：towardsdatascience.com/ai-agents-python-project-management-and-other-february-must-reads/ 不要错过《变量》的每一期新版本，我们的每周通讯精选了编辑们 阅读全文
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AI 产品经理 原文链接 图片由Mimi Thian在Unsplash提供 当 ChatGPT 在 2022 年底推出时，它开启了 AI 的新篇章。从那时起，AI 发展迅速。几乎每周我们都会听到关于新的、更强大的模型的消息。全球数百万人在日常生活中使用这些工具，公司正试图了解如何利用这项令人难以置信 阅读全文
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摘要：
“AI 产品的成功取决于用户如何直观地与其功能互动” 原文：towardsdatascience.com/the-success-of-an-ai-product-depends-on-how-intuitively-users-can-interact-with-its-capabilities/ 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:47
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摘要：
AI 不是黑盒（相对而言） 原文：towardsdatascience.com/ai-is-not-a-black-box/ 摘要：为一般 TDS 读者撰写的观点文章。我主张 AI 在可感知的方式上比人类更透明。声称 AI 是“黑盒”的观点缺乏视角，并且与人类智能研究中存在的透明度缺乏比较，而人类智 阅读全文
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Airflow 数据区间：深入探讨 原文：towardsdatascience.com/airflow-data-intervals-a-deep-dive-15d0ccfb0661/ 由Gareth David在Unsplash上的照片 Apache Airflow 是一个强大的工作流程调度和监控 阅读全文
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AI FOMO、影子 AI 和其他商业问题 原文：towardsdatascience.com/ai-fomo-shadow-ai-and-other-business-problems/ 本月我遇到了一些关于 AI 行业发展的一些有趣新闻。感觉这个领域放缓确实已经在地平线上，如果还没有开始的话。（ 阅读全文
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Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents 原文：towardsdatascience.com/agentic-rag-applications-company-knowledge-slack-agents/ 我本应想到大多数公司 阅读全文
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Agentic AI 102: 监控和代理评估 原文：towardsdatascience.com/agentic-ai-102-guardrails-and-agent-evaluation/ 简介 在本系列的第一个帖子(Agentic AI 101: Starting Your Journey 阅读全文
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ACP：AI 代理的互联网协议 原文：towardsdatascience.com/acp-the-internet-protocol-for-ai-agents/ 使用 ACP（代理通信协议），AI 代理可以在团队、框架、技术和组织之间自由协作。这是一个通用协议，将当今 AI 代理的碎片化格局转变 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:47
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AccentFold 综述：非洲 ASR 领域最重要的论文之一 原文：towardsdatascience.com/a-review-of-accentfold-one-of-the-most-important-papers-on-african-asr/ 我真的很喜欢阅读这篇论文，不是因为之前见 阅读全文
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2026 年开启人工智能职业生涯的实用路线图 你希望从事真实、可用的项目。 随着我们接近 2026 年，人工智能教育市场已经成为一个饱和的独立商业。训练营无处不在。在线平台承诺在“12 周”内创造奇迹。课程捆绑增多，所有这些都声称是唯一的真正解决方案。 如果你有机会参加免费或负担得起的大学课程——尤 阅读全文
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2026 年将是数据 + AI 可观察性的年份 原文链接 GenAI 已经对企业的生产力产生了非凡的影响。马克·贝尼奥夫已经声明，Salesforce 将保持其软件工程人员数量不变，因为 AI 带来了 30%的生产力提升。利用 Microsoft Co-pilot 的用户创建或编辑了 10%更多的文 阅读全文
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2026 年的数据科学：它仍然值得吗？ 原文链接 你在想在 2026 年转向数据科学吗？ 如果答案是“是”，这篇文章就是为你准备的。 我是 Sabrine。我在过去 10 年里在欧洲的 AI 领域工作，从大公司、初创公司到研究实验室。如果今天我必须重新开始，我会诚实地再次选择这个领域。为什么？ 正是 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:47
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2025 年中 AI 反思 原文：towardsdatascience.com/midyear-2025-ai-reflection/ 我们在这里。半年已经过去，尽管由于所有的（AI）新事物，它似乎更长。 对于 2025 年的 AI 发展，期望很高，我在 2024 年末跟进了一些顶级预测👇🏼： 阅读全文
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2025 年要阅读的 AI 论文 towardsdatascience.com/ai-papers-to-read-in-2025/ 今天，我带着我的 AI 论文阅读系列回到 TDS。我的长期读者可能还记得之前的四版（[1]，[2]，[3]，和[4]）。我已经有一段时间没有写作了，我想不出比恢复我最 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:47
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2025 年数据专业人士应了解的概念：第一部分 原文：towardsdatascience.com/the-concepts-data-professionals-should-know-in-2025-part-1-47e7e797801d/ 当我浏览 YouTube 或 LinkedIn 并看到 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:46
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2025 年数据专业人士应了解的概念：第二部分 原文：towardsdatascience.com/the-concepts-data-professionals-should-know-in-2025-part-2-c0e308946463/ 数据领域的创新正在迅速发展。 让我们快速浏览一下生成式 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:46
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2025 年数据科学家需要掌握的 12 项技能 原文：towardsdatascience.com/top-12-skills-data-scientists-need-to-succeed-in-2025-c80f54cf227a/ 来源：图像由作者制作，受益于 Claude 的帮助。 2025 阅读全文
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2025 年秋季的 10 个数据+AI 观察点 原文：towardsdatascience.com/10-data-ai-observations-to-watch-in-fall-2025/ 随着我们接近 2025 年的最后一个季度，是时候退后一步，审视将塑造 2026 年数据和 AI 的趋势。 阅读全文
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2025 年六国赛 Grand Slam 的可能性有多大？ 原文：towardsdatascience.com/how-likely-is-a-six-nations-grandslam-in-2025-91aadb47963e/ 对体育赛事的不确定性进行量化 图片由Thomas Serer在Uns 阅读全文
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2025 年的数据素养是什么？它不是你所想的 原文：towardsdatascience.com/what-is-data-literacy-in-2025-its-not-what-you-think/ 你听说过人类的注意力持续时间比金鱼还短吗？ 根据微软 2015 年的研究，人类的平均注意力持续 阅读全文
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2024 年构建 LLM 应用我从中学到了什么？——第二部分 原文链接 构建 AI 应用的插图（作者提供 – 使用 DALLE-3 生成） 在本系列的第一部分中，我们讨论了用例选择、组建团队以及在你基于 LLM 的产品开发旅程早期创建原型的重要性。让我们从这里继续——如果你对你的原型相当满意并准备向 阅读全文
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2024 年构建 LLM 应用程序的收获——第二部分 原文链接 构建 AI 应用程序的示意图（作者提供——使用 DALLE-3 生成） 本系列的第一部分中，我们讨论了用例选择、组建团队以及在基于 LLM 的产品开发旅程中早期创建原型的重要性。让我们从这里继续——如果你对你的原型相当满意并准备向前推进 阅读全文
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2023-2024 年有影响力的时间序列预测论文：第一部分 原文：towardsdatascience.com/influential-time-series-forecasting-papers-of-2023-2024-part-1-1b3d2e10a5b3/ 由 DALL3*3 创建 让我们以 阅读全文
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10,000 倍更快的贝叶斯推理：多 GPU SVI 与传统的 MCMC 原文：towardsdatascience.com/10000x-faster-bayesian-inference-multi-gpu-svi-vs-traditional-mcmc/ 慢速计算时间是否阻止你在生产中实施贝叶 阅读全文
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7 个强大的 DBeaver 技巧和窍门，提升你的 SQL 工作流程 原文：towardsdatascience.com/7-powerful-dbeaver-tips-and-tricks-to-improve-your-sql-workflow/ DBeaver 是最强大的开源 SQL IDE， 阅读全文
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7.5 年机器学习经验后的教训 原文：towardsdatascience.com/lessons-learned-after-6-5-years-of-machine-learning/ 当我七年前开始学习机器学习时，这个领域正处于真正获得动力的过程中。大约在 2017 年，我上了第一堂关于经典机 阅读全文
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5 种防止你的 RAG 问答中幻觉的技术 原文：towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ 在处理 LLM 时，幻觉是一个巨大的问题。它们有两个主要原因。第 阅读全文
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5 分钟内构建自己的图像分类标注工具 原文：towardsdatascience.com/build-your-own-annotation-tool-for-image-classification-in-5-minutes-c0549b644d15/ AI 生成的图像 任何将机器学习应用于解决问 阅读全文
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5 Crucial Tweaks That Will Make Your Charts Accessible to People with Visual Impairments 原文：towardsdatascience.com/5-crucial-tweaks-that-will-make-you 阅读全文
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4 Techniques to Optimize Your LLM Prompts for Cost, Latency and Performance 原文：towardsdatascience.com/4-techniques-to-optimize-your-llm-prompts-for-co 阅读全文
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3 Steps to Context Engineering a Crystal-Clear Project 原文：towardsdatascience.com/3-steps-to-ai-context-engineering-for-a-crystal-clear-project/ 下一个级别的 阅读全文
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