A decade of open source at DataRobot: from predictive AI to the agent lifecycle
DataRobot 的开源十年：从预测性 AI 到代理生命周期 DataRobot 的每个时代都推出了开源。 DataRobot 的最新开源贡献直接映射到代理在生产中实际出现故障的位置。建立代理从未如此简单。选择一个框架，连接一个模型和一个检索器，添加...DataRobot 的开源十年：从预测人工智能到代理生命周期一文首先出现在 DataRobot 上。
Is Brain Fog a Real Sign of Perimenopause? What the Science Says
脑雾是一种真实的、医学上公认的围绝经期症状。临床研究表明，44% 至 62% 的女性在更年期过渡期间会经历主观认知能力下降（通常称为脑雾）。它主要是由雌激素和孕激素的不稳定波动和最终下降驱动的。雌激素是大脑的主要调节剂，对于记忆处理、脑血流量和葡萄糖代谢至关重要。当雌激素水平下降时，大脑会暂时失去一些结构支持和能量效率，导致处理速度变慢、单词检索延迟和多任务处理困难。幸运的是，研究表明这种认知能力下降是暂时的，可以通过激素替代疗法 (HRT)、有针对性的生活方式改变和睡眠管理来有效治疗。了解科学对于围绝经期记忆衰退、精神疲劳和荷尔蒙变化的真实说法。了解波动的雌激素如何影响大脑功能、为什么会发生
Your RAG Pipeline Is Probably Useless. Here’s a Better Alternative
了解当检索增强生成在生产中失败时应采取哪些措施。
Vector RAG Isn’t Enough — I Built a Context Graph Layer for Multi-Agent Memory
我在相同的多代理对话上对原始聊天历史记录、纯矢量 RAG 和上下文图进行了基准测试。结果暴露了关系检索中的一个令人惊讶的弱点。Vector RAG isn't Enough — I Building a Context Graph Layer for Multi-Agent Memory 首先出现在 Towards Data Science 上。
Hemicorallium osmanthogemmumKoido, 2026 DOI: doi.org/10.3897/zookeys.1277.184620 摘要一种新的珍贵珊瑚物种，Hemicorallium osmanthogemmum sp.。十一月描述了从日本高知县 550 m 深处检索到的珊瑚（Scleralcyonacea，Coralliidae），并提供了半珊瑚属的更新识别码。该新物种被确认属于半珊瑚属，基于其存在不可伸缩但可收缩的自体动物，具有卵圆柱形状和由细长杆、6-8辐射和双球杆组成的骨片，其中细长杆仅存在于触手中。此外，该物种与所有同类的不同之处在于，它具有橙色的多烯
[Botany • 2026] Primula chongqingensis (Primulaceae) • A New Species from Chongqing, China
重庆报春 K.Liang & S.R.Yi, 载于梁, 张等人, 2026.DOI: doi.org/10.11646/phytotaxa.763.2.6 x.com/Jungle_KLAbstractPrimula chongqingensis K.Liang & S.R.Yi, sp. 11月报春花属报春属新种。描述了来自中国重庆的毛茛属植物。目前，该新物种仅在黔江区发现，生长在阴凉的山谷林地中溪边和瀑布下方潮湿的苔藓覆盖的岩石表面和滴水悬崖上。它的整体形态与毛茛最为相似，但不同之处在于其叶片较小，侧节明显较少，花稳定，同柱长，花梗和花萼被短腺毛覆盖，花萼相对较短，不到花冠筒长度的一半，通
Fatal spider envenomation: a systematic review of autopsy findings
致命蜘蛛中毒：尸检结果的系统回顾摘要背景致命蜘蛛中毒在当代医学实践中极为罕见；然而，零星报告继续出现在法医文献中，其特点往往是诊断不确定性和文献资料异构。这项系统评价严格评估了所有已发表的蜘蛛毒害致死病例，重点关注尸检结果、组织病理学模式和因果归因的医学法律稳健性。结果根据 PRISMA 2020 指南，从数据库建立到 2026 年 2 月 14 日，对 PubMed/MEDLINE、Embase 和 Scopus 进行了系统检索。十二项研究符合预定的纳入标准并被纳入定性综合。 7 例 (58%) 得到尸检结果的支持，5 例是临床上有充分记录的死亡病例，未经尸检。 Loxosceles 占大多
Larger Context Windows Don’t Fix RAG — So I Built a System That Does
增加 RAG 系统中的上下文大小并不会提高聚合任务的准确性 - 它会使错误更难以检测。在本文中，我针对跨 100,000 行的确定性全扫描引擎对基于检索的管道进行了基准测试，并展示了为什么计算查询必须完全路由远离 RAG。更大的上下文窗口不修复 RAG — 所以我构建了一个可以修复 RAG 的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
