Coconut: A Framework for Latent Reasoning in LLMs
用简单的术语解释椰子（训练大语言模型以在连续的潜在空间中进行推理）椰子：LLMS中潜在推理的框架首先出现在数据科学方面。
A Refined Training Recipe for Fine-Grained Visual Classification
FGVC的目标是如何识别超级类别的多个下属类别的图像，帖子首先出现在数据科学方面。
Fine-Tune Your Topic Modeling Workflow with BERTopic
学习如何微调伯托设置，以使其更加集中，可重复和可解释的结果在Post Post-post the Tune Tune Tune您的主题建模工作流程与Bertopic首次出现在数据科学方面。
Estimating from No Data: Deriving a Continuous Score from Categories
使用低容量网络的练习和数学是在仅可用于培训的分类标签时获得细粒度得分的。我们使用它来根据以前情况下仅基于粗糙结果的信息来预测量表上感染的严重性。从无数据估算的帖子：从类别中得出连续得分的帖子首先出现在数据科学上。
实用的神经进化：从基因到神经网络的帖子再现了Nyeat的创新和代码演练：从SCRATCH中理解和构建整洁（增强拓扑的神经进化）首先出现在数据科学上。
How to Design Machine Learning Experiments — the Right Way
成功的ML项目的关键并不总是更多的资源，即如何设计机器学习实验 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 3.2): A Deep Dive into LOESS-Based Smoothing
探索STL如何使用黄土平滑来提取趋势和季节性组件。帖子时间序列预测变得简单（第3.2部分）：深入研究基于黄土的平滑，首先出现在数据科学上。
Finding Golden Examples: A Smarter Approach to In-Context Learning
从随机示例选择到系统的Aupair生成 - 如何使LLM提示实际上是在工作的帖子查找黄金示例：更智能的秘密学习方法首先出现在数据科学方面。
The Channel-Wise Attention | Squeeze and Excitation
使用pytorch在频道的关注下，将挤压和激发模块应用在resnext上|首先，挤压和激发出现在数据科学方面。
The MCP Security Survival Guide: Best Practices, Pitfalls, and Real-World Lessons
除非您是一个生活和呼吸网络安全的人，否则您可能对身份验证，网络曝光或其他人找到您的服务器会发生什么考虑。本指南不是在这里杀死兴奋 - 它是为了帮助您使用MCP而不打开麻烦的大门。《 MCP安全生存指南：最佳实践，陷阱，陷阱和现实世界的课程》首先出现在数据科学上。
How I Won the “Mostly AI” Synthetic Data Challenge
深入研究后处理如何增强合成数据生成如何赢得“主要是AI”合成数据挑战的帖子首先出现在数据科学方面。
InfiniBand vs RoCEv2: Choosing the Right Network for Large-Scale AI
了解Infiniband和Rocev2如何启用高速GPU通信Infiniband vs Rocev2：选择合适的大型AI网络首先出现在数据科学方面。
How a Research Lab Made Entirely of LLM Agents Developed Molecules That Can Block a Virus
欢迎借助大型语言模型和推理AI代理的手中，研究实验室如何完全由LLM代理制成的分子开发了可以阻止病毒的分子，该分子首先出现在数据科学上。
