The Polynomial That Fixed 30 Years of Cloth Simulation
三十年来，裁剪错误一直存在于每个 3D 模拟流程中。以下是发生这种情况的确切原因、数学原理是如何出错的，以及如何交换一个方程来解决这个问题；以及 python 代码，您可以亲自查看！《修正 30 年布料模拟的多项式》一文首先出现在《走向数据科学》上。
We Should Train AI to Betray Its Users
因为替代方案太危险了“我们应该训练人工智能来背叛其用户”一文首先出现在《走向数据科学》上。
Building a Multi-Agent System in Python
多代理系统简介用 Python 构建多代理系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Picking an Experimentation Platform: A Retrospective
我指导在 Eppo 和 Statsig 之间进行选择的方法以及吸取的经验教训《选择实验平台：回顾》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Who Will Win the 2026 Soccer World Cup?
根据 Elo、泊松和 10,000 次模拟构建预测谁将赢得 2026 年足球世界杯？首先出现在《走向数据科学》上。
它的成本、它的收益以及我所犯的三个错误《我的 SciPy ODE 求解器正在扼杀我的贝叶斯推理：宇宙学家对发现 Diffrax 的诚实描述》一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Fundamental Choice in Reinforcement Learning: On‑Policy vs. Off‑Policy
一个简单的选择如何影响探索、安全性和效率这篇文章《强化学习的基本选择：在策略与离策略》首先出现在《走向数据科学》上。
How to Fine-Tune an SLM for Emotion Recognition
用于在不平衡训练集上微调 Mistral Small 3.1 以对社交媒体交流中的 15 种情绪进行分类的 Python 教程《如何微调 SLM 进行情绪识别》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Navigate the Shift from Prompt-Based Tools to Workflow-Driven AI
Abacus.AI 和统一 AI 工作流程案例《如何引导从基于提示的工具到工作流程驱动的 AI 的转变》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Five Ways to Fine-Tune Chronos-2, the Time Series Foundation Model
在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Chronos-2，一个时间序列基础模型。我们亲身体验了一个真实的案例研究，看到了 Chronos-2 可以直接开箱即用地做什么，无需任何培训。但正如我们在第 1 部分末尾指出的那样，零样本并不总是足够的。在案例中[…]微调 Chronos-2 的五种方法后，时间序列基础模型首先出现在走向数据科学上。
Small Data, Big Maps: Training Geospatial ML Models When Samples Are Scarce
当图像、马赛克和数据立方体大量存在，但字段标签昂贵、稀有且不完善时。小数据、大地图：样本稀缺时训练地理空间 ML 模型一文首先出现在《走向数据科学》上。
FPN Paper Walkthrough: Leveraging the Internal Pyramid
了解 FPN 如何让深度学习模型检测小物体以及如何从头开始实现 FPN 论文演练：利用内部金字塔首先出现在《走向数据科学》上。
Is an Online Master’s Degree in AI a Good Idea?
结合硬数据与大型科技机器学习工程师的第一手经验，了解在线人工智能研究生课程的现实价值这篇文章在线人工智能硕士学位是一个好主意吗？首先出现在《走向数据科学》上。
I Spent May Evaluating Different Engines for OCR
在 93 份人类文档上测试 14 个引擎“我花了五月时间评估 OCR 的不同引擎”一文首先出现在“迈向数据科学”上。
Why AI Is NOT Stealing Your Job
人工智能无法决定谁被解雇。公司确实如此。《为什么人工智能不会抢走你的工作》一文首先出现在《走向数据科学》上。
What AI Agents Should Never Do on Their Own
如何制定规则，使智能体保持有效并避免麻烦人工智能智能体永远不应该自己做的事情首先出现在走向数据科学上。
Code Is Cheap. Engineering Judgement Is Now the Scarce Resource
建设的障碍已经倒塌。这将瓶颈转移到所有权、验证、品味以及决定实际应该存在的内容上。后代码很便宜。 《工程判断现在是稀缺资源》首先出现在《走向数据科学》上。
