LLMs Continue to Evolve. So Should Your Skill Set.
本周，我们重点介绍了围绕大型语言模型的新兴主题和技术的三篇文章。LLMS继续发展。您的技能也应该如此。首先出现在数据科学上。
Transformers (and Attention) are Just Fancy Addition Machines
“您需要的只是您需要”作为一系列乘法和关节操作的序列，但是...如果我告诉您它们是添加剂的？邮政变压器（和注意力）只是奇特的加法机器，首先是迈向数据科学的。
How Not to Mislead with Your Data-Driven Story
数据讲故事可以启发 - 但也可以欺骗。当有说服力的叙事符合有偏见的框架，樱桃挑选的数据或误导性视觉效果时，见解会冒险成为幻想。本文探讨了在数据驱动的讲故事中嵌入的隐藏偏见，从诱惑美丽的图表到AI基础生成的见解的安静影响，并提供了实用的策略来讲述不仅令人信服的故事，而且不仅具有可靠，透明，并依靠真实。
Torchvista: Building an Interactive Pytorch Visualization Package for Notebooks
构建一种工具，可以从笔记本中进行交互式可视化任何Pytorch模型的前向通行证。
Things I Wish I Had Known Before Starting ML
第1部分：数据，销售销量，错误和突破性的帖子，我希望在开始ML之前已经知道的事情首先出现在数据科学方面。
A Well-Designed Experiment Can Teach You More Than a Time Machine!
实验比了解反事实的实验更强大，该帖子精心设计的实验可以教您超过时光机！首先出现在数据科学上。
From Rules to Relationships: How Machines Are Learning to Understand Each Other
使用知识图来处理语义通信中的意外情况，从规则到关系的帖子：机器如何学习彼此理解的方式首先出现在数据科学方面。
What Optimization Terminologies for Linear Programming Really Mean
了解优化问题的二元性，对双重转换的原始性以及线性问题的最佳条件。帖子，线性编程的优化术语确实是什么意思是首先出现在数据科学上。
Understanding Matrices | Part 3: Matrix Transpose
可视化矩阵换位，以理解与转轴相关的公式。第3部分：矩阵转置首先出现在数据科学上。
When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction
大型语言模型可以学会从几个示例中抽象地推理？在本文中，我通过在抽象网格转换任务上测试基于文本的（O3-MINI）和具有图像能力的模型（GPT-4.1）模型来探讨这个问题。这些实验揭示了当前模型依赖于模式匹配，程序启发式和象征性快捷方式而不是强大的概括的程度。即使有多模式输入，推理也经常在微妙的抽象面前分解。结果为使用LLM的当前功能和局限性提供了一个窗口。当LLMS尝试推理的帖子：基于文本和视觉的抽象中的实验首先出现在数据科学方面。
How To Significantly Enhance LLMs by Leveraging Context Engineering
llms的上下文工程的好处和实践方面帖子如何通过利用上下文工程来显着增强LLM，首先出现在数据科学上。
I Analysed 25,000 Hotel Names and Found Four Surprising Truths
为什么有这么多以城市命名的酒店？遵循有关酒店名称的数据分析。我分析了25,000个酒店名称，并发现四个令人惊讶的真相首先出现在数据科学方面。
Hands‑On with Agents SDK: Your First API‑Calling Agent
与Python，OpenAI代理SDK，API工具和简化的实用，友好的初学者指南。
MCP Client Development with Streamlit: Build Your AI-Powered Web App
MCP客户端开发具有简化的功能，以增强远程MCP服务器的工具调用功能，从设置开发环境和确保API键，处理用户输入，连接到远程MCP服务器以及显示AI生成的响应。邮政MCP客户端开发具有简化：构建您的AI驱动的Web应用程序首先出现在数据科学方面。
