How to Run Claude Code Agents for 24+ Hours
应用长时间运行的编码代理，成为一名更有生产力的工程师如何运行 Claude 代码代理超过 24 小时的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
企业文档智能 [Vol.1 #10B] - LLM 作为最后一道防线，然后两个真正的升级从头到尾进行：从平面表到 Azure，从图形到视觉模型后循环工程与自适应解析的实际应用：使用 Azure 解析平面表和带有愿景的图形 LLM 首先出现在《走向数据科学》上。
Water Cooler Small Talk, Ep. 12: Byzantine Fault Tolerance
当你不能信任房间里的任何人时，你如何做出决定？ 12 月：拜占庭容错首先出现在《走向数据科学》上。
Automatically Assign a Category to Uncategorized Rows in Power Query and DAX
对数据进行分类就是报告中的一切。未分类的数据无法进行分组和聚合。但有时我们必须按照一定的规则为未分类的数据分配类别。让我们看看我是如何在设施管理项目中解决这个问题的。自动为 Power Query 和 DAX 中的未分类行分配类别一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Backpropagation Explained for Beginners (Part 1): Building the Intuition
让我们一步步了解神经网络如何学习《为初学者解释反向传播（第 1 部分）：建立直觉》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Your AI Agent Passed Every Eval. Finance Still Killed It.
一个 AI 代理通过了我发布的评估工具中的每一项指标，然后 CFO 杀死了它 — 它的成功解决方案的成本比它所取代的人类还要高。这是一个预测代理是否能在生产中幸存下来的指标，以及如何在不重建的情况下对其进行衡量的指标。您的 AI 代理通过了每项评估。金融仍然扼杀了它。首先出现在《走向数据科学》上。
企业文档智能 [Vol.1 #10A] - 升级级联和免费的确定性检查，在您付费进行更深入的解析之前标记失败的解析带有自适应 PDF 解析的后循环工程：开始便宜，仅在页面需要时才为较重的解析器付费它首先出现在《走向数据科学》上。
How to Improve Customer Retention in FinTech
将预流失评分与提升建模相结合以实现更智能的保留的实用指南。如何提高金融科技中的客户保留率一文首先出现在走向数据科学上。
How to Work Effectively with GPT-5.6
最大化最新的 OpenAI 模型《如何使用 GPT-5.6 有效工作》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Using Classical ML to Empower AI Agents
关于构建现有基础的价值这篇文章《使用经典 ML 增强人工智能代理》首先出现在《走向数据科学》上。
Context Engineering Isn’t Enough — A Loop Engineering Experiment With No LLM Inside the Loop
每个人都在谈论循环工程，但大多数讨论都假设法学硕士位于循环的中心。我想隔离架构本身。因此，我构建了一个确定性的、零依赖的 Python 基准测试，用简单的规则替换模型，使我能够直接衡量一个问题：目标导向控制器能否比传统线性管道更好地隔离故障？在验证了 300 个随机种子的基准测试并修复了一个最初使我自己的结果无效的微妙错误之后，我发现控制器始终完成了线性执行器从未达到的独立分支。本文介绍了架构、基准测试设计、调试过程以及一个狭隘但实用的主张背后的证据：故障隔离是控制流的一个可测量属性，与 LLM 推理无关。后语境工程还不够——循环内没有 LLM 的循环工程实验首先出现在《走向数据科学》上。
Analog AI Is Back, But Can It Survive Its Own Noise?
人工智能的能源危机正在复兴一个古老的想法：用物理而不是数字逻辑进行计算。以下是模拟芯片的实际工作原理，为什么噪声曾经几乎扼杀了这个想法，以及当您自己模拟该噪声时会发生什么。模拟人工智能回来了，但它能在自己的噪声中生存吗？首先出现在《走向数据科学》上。
Prepare These 5 Assets Before Your AI Agents Take On More Work
如何定义重复性工作，为人工智能提供正确的背景，解释什么是高质量的工作，并决定哪些地方仍然需要人类判断。在人工智能代理承担更多工作之前准备这 5 项资产首先出现在《走向数据科学》上。
How to Get the Most Out of Claude Fable 5
最大限度地利用《克劳德寓言 5》这篇文章《如何充分利用《克劳德寓言 5》》首先出现在《走向数据科学》上。
Why Your Betas Explode: The Hidden Geometry of Multicollinearity
为什么你的回归系数不断变化，以及什么几何学与之有关。为什么你的贝塔值爆炸：多重共线性的隐藏几何学一文首先出现在《走向数据科学》上。
Don’t Let Claude Grade Its Own Homework
在 GitHub Actions 中使用 Codex 进行跨提供商 PR 审查，以及为什么来自不同实验室的第二意见胜过任何自我审查这篇文章“不要让 Claude 给自己的作业评分”首先出现在 Towards Data Science 上。
How I Mastered Data Structures and Algorithms for ML (In 6 Weeks)
我用于在编码面试中取得好成绩的策略、问题和流程。我如何掌握 ML 的数据结构和算法（6 周内）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
企业文档智能 [Vol.1 #7quinquies] - 幻觉通常是垃圾。修复检索，模型就没有什么可弥补的了大多数 RAG 幻觉都是检索失败：检索砖如何决定模型可以发明什么，该帖子首先出现在《走向数据科学》上。
