HALLM: An Agent that Observes and Acts through a Python Terminal
在 GoodAI，我们致力于安全 AGI 的进步。大型语言模型 (LLM) 无疑提供了强大的功能，但它们本身也存在局限性 — 尤其是无法在部署后学习新技能。我们的创新方法正是在这里大放异彩。我们设计的代理不仅可以利用 LLM 的基础功能，还可以对其进行显著扩展。通过我们独特的架构和新颖的方法，我们的代理赋予 LLM 持续学习的能力，使它们能够理解复杂的指令、随着时间的推移进行适应，并在复杂的推理和解决问题的任务中表现出色。HALLM 可以联系用户以询问更多信息，或者如果它认为用户可以帮助它做某事，例如安装 Python 包或重新启动系统。在上面的视频中，HALLM 使用内置函数“input”要
好吧，Monty Python尚未对健康改革发表评论，或者无论如何都没有（据我所知）。但是他们确实预测了民主党人将如何通过（或几乎没有这样做）。您会看到，在民主党人发现他们有权通过整个健康改革的能力之前，蒙蒂[…]蒙蒂·珀森（Monty Python）关于卫生改革后的后期首次出现在偶然的经济学家身上。 当我启动此博客时，我宣布我不会有评论部分的帖子部分。这主要是因为我没有时间密切监视它，并且我想避免游击队狙击或更糟。但是你们中的许多人都要求一个。我的新恐惧是，它会[…]首次出现在偶然的经济学家上的文章。
NumPy for Absolute Beginners: A Project-Based Approach to Data Analysis
从头开始构建高性能传感器数据管道，释放 Python 科学计算核心的真正速度《面向绝对初学者的 NumPy：基于项目的数据分析方法》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Hidden Gems in NumPy: 7 Functions Every Data Scientist Should Know
我已经学习数据分析一年了。到目前为止，我对 SQL 和 Power BI 充满信心。向 Python 的过渡非常令人兴奋。我接触过一些简洁、更智能的数据分析方法。在温习了 Python 基础知识后，理想的下一步 [...]NumPy 中的隐藏宝石：每个数据科学家应该知道的 7 个函数首先出现在《迈向数据科学》上。
How to Evaluate Retrieval Quality in RAG Pipelines: Precision@k, Recall@k, and F1@k
在我之前的文章中，我已经向您介绍了如何在 Python 中组合一个非常基本的 RAG 管道，以及对大型文本文档进行分块。我们还研究了如何将文档转换为嵌入，使我们能够在向量数据库中快速搜索相似文档，以及如何使用重新排名来识别[...]如何评估 RAG 管道中的检索质量：Precision@k、Recall@k 和 F1@k 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Training Software Engineering Agents and Verifiers with SWE-Gym
我们推出了 SWE-Gym，这是第一个用于培训现实世界软件工程 (SWE) 代理的环境。 SWE-Gym 包含 2,438 个真实的 Python 任务实例，每个实例都包含一个具有可执行运行时环境、单元测试和以自然语言指定的任务的代码库。我们使用 SWE-Gym 来训练基于语言模型的 SWE 代理，在流行的 SWE-Bench Verified 和 Lite 测试集上实现了高达 19% 的解决率绝对增益。我们还通过在 SWE-Gym 采样的代理轨迹上训练的验证器来实验推理时间缩放。与我们经过微调的 SWE 结合使用...
Beyond Requests: Why httpx is the Modern HTTP Client You Need (Sometimes)
这两个 Python 库的全面比较《Beyond Requests: Why httpx is the Modern HTTP Client You Need (Sometimes)》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Seaborn 是一个位于 Matplotlib 之上的 Python 统计可视化库。它为您提供干净的默认设置、与 Pandas DataFrames 的紧密集成以及减少样板文件的高级功能。
The Lazy Data Scientist’s Guide to Exploratory Data Analysis
如何使用Python的自动化工具加快探索性数据分析，并在20％的时间内获得80％的见解。
Build a Data Dashboard Using HTML, CSS, and JavaScript
针对 Python 程序员的无框架指南使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建数据仪表板一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Eulerian Melodies: Graph Algorithms for Music Composition
概念概述和端到端的Python实现Eulerian旋律：音乐构图的图形算法首先出现在数据科学上。
使用低覆盖的基因组测序和Mimi Spraceabstractracthabitat碎片化和计划外的城市扩张越来越威胁着生物多样性的微卫星发展（Araneae：theridiidae），却对关节脚架的遗传影响不足，因此遗传上的遗传影响不足。在这里，我们使用了低覆盖的基因组测序和生物信息学管道来开发多态性的微卫星标记，以示为Evexum，这是一种带有城市和天然种群的热带蜘蛛。为了增加从T. evexum等小蜘蛛提取的DNA的产率，我们还优化了溴化甲基三甲基铵（CTAB）DNA提取方案。我们使用Illumina Novaseq 6000上的配对末端测序对八个个体进行了测序。使用多个个人微卫星识别（
The Lazy Data Scientist’s Guide to Time Series Forecasting
为什么在几分钟之内使用Python预测数据时，为什么浪费数周的调整模型？
7 Free Web Search APIs for AI Agents
探索代理AI的领先Web搜索API，提供实时，高准确的SERP结果，RAG准备，低延迟和可伸缩性；使用Python Quickstarts和免费层次进行无缝集成。
A Python Package to Assist Macroframework Forecasting: Concepts and Examples
Sakai Ando，Shuvam Das和Sultan Orazbayev讨论了一个Python包装，以协助宏观预测：在预测经济时间序列中，统计模型通常需要互补，以平稳地强加各种约束。系统地施加限制和保持光滑度很重要，但具有挑战性。 Ando（2024）提出[…]
Docling: The Document Alchemist
为什么我们仍然在2025年与文件搏斗？在任何数据驱动的组织中花费一些时间，您会遇到许多PDF，Word文件，PowerPoints，半扫描的图像，手写笔记以及偶尔在SharePoint文件夹中潜伏的CSV。业务和数据分析师将浪费时间转换，分裂和哄骗这些格式变成其python […]文档：文档炼金术士首先出现在数据科学方面。
Hands-On with Agents SDK: Safeguarding Input and Output with Guardrails
对Python的护栏如何使用OpenAI代理SDK，Sherllit和Pydantic The Post The Post与Adents SDK进行操作：保护和输出的pydantic The Post The Post The Post The Condegeguard Adive 对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。
Hands On Time Series Modeling of Rare Events, with Python
这是在时间序列中以几行Codethe Post Hand on Time序列建模的罕见事件建模的时间序列中的罕见事件发生的方法，而Python首先出现在数据科学上。
