Hitchhiker’s Guide to RAG: From Tiny Files to Tolstoy with OpenAI’s API and LangChain
将简单的RAG管道从简单的笔记缩放到完整的书籍《邮政杂乱的抹布指南：从微小的文件到托尔斯泰》，其中openai的API和Langchain首先出现在数据科学上。
Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 3
设置强大的实验过程，降低了为数据科学项目价值的时间：第3部分首先出现在数据科学方面。
Scene Understanding in Action: Real-World Validation of Multimodal AI Integration
深入研究了现实世界中的案例研究：从室内空间和城市街道到举世闻名的地标在行动中的现场理解：对多模式AI集成的现实验证首先出现在数据科学方面。
Evaluation-Driven Development for LLM-Powered Products: Lessons from Building in Healthcare
指标和监测如何与人类专业知识相结合以在医疗保健领域建立可信赖的AI。在LLM驱动的产品中，评估驱动的开发：医疗保健建设的经验教训首先是对数据科学的首先。
Worried About AI? Use It to Your Advantage
本周，我们关注数据科学的未来以及在不确定性中可能出现的机会。将其用于您的优势，首先出现在数据科学方面。
The Crucial Role of NUMA Awareness in High-Performance Deep Learning
Pytorch模型性能分析和优化 - 第10部分NUMA意识在高性能深度学习中的关键作用首先出现在数据科学方面。
Work Data Is the Next Frontier for GenAI
9个原因为什么工作数据是LLM培训最有价值的数据源，它具有独特的能力推动LLM性能到前所未有的高度。后工作数据是Genai的下一个前沿，首先是迈向数据科学。
AI Agents Are Shaping the Future of Work Task by Task, Not Job by Job
两项开创性的研究揭示了有关人类合作的未来，以及在AI代理Erathe Post Ai Agents中蓬勃发展的企业剧本正在通过任务来塑造工作的未来，而不是Job的工作首先出现在数据科学方面。
How to Perform Effective Data Cleaning for Machine Learning
了解如何使用有效的数据清洁帖子来改进机器学习模型。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 3.1): STL Decomposition
STL分解会在季节性模式随时间演变时出色。帖子时间序列预测变得简单（第3.1部分）：STL分解首先出现在数据科学上。
How to Fine-Tune Small Language Models to Think with Reinforcement Learning
pytorch the Post中的训练GRPO推理模型的视觉游览和从抓斗指南如何微调小语言模型，以增强学习的方式首先出现在数据科学上。
What I Learned in my First 18 Months as a Freelance Data Scientist
税收和健康保险版《我在自由数据科学家最初的18个月所学到的帖子》首先出现在数据科学方面。
Build Interactive Machine Learning Apps with Gradio
在Minutesthe中创建一个有趣的文本对语音演示，构建Interactive Machine Learning应用程序，Gradio首先出现在数据科学上。
Microsoft’s Revolutionary Diagnostic Medical AI, Explained
微软的最新论文讨论了医疗超级智能的途径。我们到底有多近？Microsoft后的革命性诊断医学AI首先出现在数据科学上。
