Using Google’s LangExtract and Gemma for Structured Data Extraction
使用Google的LangeXtract和Gemma进行结构化数据提取，从langeXtract和llms帖子中有效，准确地从长期的非结构化文本中提取结构化信息，首先是朝向数据科学的。
Positional Embeddings in Transformers: A Math Guide to RoPE & ALiBi
学习gpt的猿，绳索和不在场的位置嵌入 - 直觉，数学，pytorch代码以及在变形金刚的TinyStoriesthe后位置嵌入的实验：绳索和艾比利的数学指南首先出现在数据科学上。
Google’s URL Context Grounding: Another Nail in RAG’s Coffin?
Google与AI相关版本中的热连胜始终没有减弱。就在几天前，它为双子座发布了一种名为URL上下文接地的新工具。 URL上下文接地可以独立使用，也可以与Google搜索接地结合在一起，以深入研究Internet内容。什么是URL背景接地？简而言之，这是一种[…] Google的URL上下文接地的方式：Rag棺材中的另一个钉子？首先出现在数据科学上。
LLM Monitoring and Observability: Hands-on with Langfuse
了解LLM监视和可观察性的基本原理，从跟踪到评估，再到使用Langfusethe后LLM监测和可观察性设置仪表板：与Langfuse的动手最初出现在数据科学上。
How to Benchmark Classical Machine Learning Workloads on Google Cloud
利用CPU用于实用的，具有成本效益的机器学习帖子如何在Google Cloud上进行基准的经典机器学习工作负载首先出现在数据科学方面。
Why Science Must Embrace Co-Creation with Generative AI to Break Current Research Barriers
致科学界的公开信中，为什么科学必须与生成AI进行共同创造，以打破当前的研究障碍，这首先出现在数据科学方面。
Systematic LLM Prompt Engineering Using DSPy Optimization
本文是LLM提示迭代的迷人和快速发展的科学的旅程，这是大型语言模型操作（LLMOPS）的基本组成部分。我们将使用现实世界数据集生成客户服务响应的示例，以展示如何以系统的方式开发生成器和LLM判断提示[…]使用DSPY优化的系统LLM提示工程首先出现在数据科学方面。
Is Google’s Reveal of Gemini’s Impact Progress or Greenwashing?
从表面上看，Google的数字听起来很小，但是您看的越近，故事就越复杂。首先出现在数据科学上。
Three Essential Hyperparameter Tuning Techniques for Better Machine Learning Models
了解如何优化ML模型以更好地结果，帖子为更好的机器学习模型的三个基本的高参数调谐技术首先出现在数据科学方面。
Cracking the Density Code: Why MAF Flows Where KDE Stalls
了解为什么自回旋流是高维datathe柱破裂密度代码的高密度估计工具：为什么MAF流向KDE Stalls首先出现在数据科学上的位置。
How to Perform Comprehensive Large Scale LLM Validation
了解如何验证大型LLM应用程序邮政如何进行全面的大规模LLM验证，首先是朝着数据科学迈进。
What If I Had AI in 2020: Rent The Runway Dynamic Pricing Model
曾经想过，如果Covid在Covid开始时存在Chatgpt，那可能会有多大不同？特别是对于必须更新其预测模型的数据科学家？如果我在2020年有AI：租用跑道动态定价模型该怎么办，首先出现在数据科学方面。
Where Hurricanes Hit Hardest: A County-Level Analysis with Python
使用Python，Geopandas，Tropycal和Plotly表达表达过去50年中每个县的飓风遭遇的数量。飓风袭击最严重的帖子：县级分析和Python的县级分析首先出现在数据科学方面。
Designing Trustworthy ML Models: Alan & Aida Discover Monotonicity in Machine Learning
精确度不能保证可信度。单调性确保预测与常识和业务规则保持一致。设计值得信赖的ML模型：Alan＆Aida发现机器学习中的单调性首先出现在数据科学方面。
How We Reduced LLM Costs by 90% with 5 Lines of Code
当干净的代码隐藏效率低下时：我们从修复几行代码并节省了90％的LLM成本中学到的内容。帖子我们如何将LLM成本降低90％，而5行代码首先出现在数据科学方面。
