7 Steps to Mastering Agentic AI
随着人工智能系统开始处理更复杂的多阶段任务，理解代理设计变得至关重要。本文概述了构建可靠、有效的人工智能代理的七个实际步骤。
10 GitHub Repositories to Master Machine Learning Deployment
通过课程、项目、示例、资源和面试问题掌握部署机器学习模型的基本技能。
Finding Meaningful Work in the Age of Vibe Coding
Vibe 编码已经贬低了编码的价值。还有什么有意义的工作留给我们吗？
Why model distillation is becoming the most important technique in production AI
Nebius Token Factory 客户如今使用蒸馏来进行搜索排名、语法纠正、摘要、聊天质量改进、代码细化以及数十种其他狭隘任务。
TPOT: Automating ML Pipelines with Genetic Algorithms in Python
您只需几行代码，即可使用 TPOT 在 Python 中训练、评估和导出完整的 ML 管道。
5 Cutting-Edge AutoML Techniques to Watch in 2026
本文讨论了五种前沿的 AutoML 技术和趋势，这些技术和趋势预计将在即将开始的 2026 年塑造高度自动化机器学习模型构建的格局。
Statistics at the Command Line for Beginner Data Scientists
您不需要 Python 或 R 来开始处理数据。本指南将引导您使用内置的 Unix 实用程序进行真正的统计分析。
Top 5 Open-Source LLM Evaluation Platforms
如果您正在构建 LLM 应用程序，这些开源工具可以帮助您轻松测试、跟踪和改进模型的性能。
Pixi: A Smarter Way to Manage Python Environments
Pixi 使 python 环境管理变得简单、一致且可移植。
Emergent Introspective Awareness in Large Language Models
法学硕士自我内在状态反思这一新兴课题的前沿研究综述、总结及立场
5 Critical Feature Engineering Mistakes That Kill Machine Learning Projects
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Time Series and Trend Analysis Challenge Inspired by Real World Datasets
了解不同的时间序列方法如何揭示通胀预期的变化、激增和稳定。
Building a Simple Data Quality DSL in Python
构建轻量级 Python DSL，以清晰、富有表现力的方式定义和检查数据质量规则。将复杂的验证逻辑转变为数据团队中任何人都可以理解的简单、可重用的配置。
Context Engineering is the New Prompt Engineering
这不再是巧妙措辞的问题。这是关于设计人工智能可以深度、一致和有目的地思考的环境。
5 Cutting-Edge MLOps Techniques to Watch in 2026
在本文中，我们概述了影响 2026 年的五种前沿 MLOps 趋势。
The Best Proxy Providers for Large-Scale Scraping for 2026
强大的代理允许您轮换身份、到达任何区域并绕过复杂的反机器人系统，同时保护您的基础设施免受封锁和列入黑名单。
