Prompt Engineering vs RAG for Editing Resumes
在 Azure 中运行无代码比较用于编辑简历的 Prompt Engineering 与 RAG 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Optimizing Data Transfer in AI/ML Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统，深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈和解决方案优化 AI/ML 工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
EDA in Public (Part 3): RFM Analysis for Customer Segmentation in Pandas
如何逐步构建、评分和解释 RFM 细分公共 EDA 后（第 3 部分）：Pandas 中客户细分的 RFM 分析首先出现在 Towards Data Science 上。
Housing December 29th Weekly Update: Inventory Down 2.9% Week-over-week
Altos 报告称，活跃单户住宅库存环比下降 2.9%。请注意，库存通常在一月或二月季节性触底。第一张图显示了自 2015 年以来活跃单户库存的季节性模式。单击图表可查看大图。红线为 2025 年。黑线为 2019 年。库存与 2024 年同周相比增长 13.1%（上周增长 13.5%），与 2024 年同周相比下降 6.0% 2019 年（上周下降 5.7%）。 2025 年开始的库存比 2019 年下降了 22%。库存已弥补了大部分缺口，但年底库存仍比 2019 年下降了 6%。第二张库存图表由 Altos Research 提供。截至 12 月 26 日，库存为 73.6 万件（7 天平
How IntelliNode Automates Complex Workflows with Vibe Agents
许多人工智能系统专注于孤立的任务或简单的提示工程。这种方法使我们能够通过单个提示构建有趣的应用程序，但我们开始遇到限制。当我们处理需要多个阶段或必须逐渐考虑信息的企业系统的复杂人工智能任务时，简单的提示是不够的。 [...]IntelliNode 如何使用 Vibe Agents 自动执行复杂工作流程的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Why MAP and MRR Fail for Search Ranking (and What to Use Instead)
MAP和MRR看似直观，却悄悄打破了排名评价。以下是这些指标产生误导的原因以及更好的替代方案如何解决这一问题。为什么 MAP 和 MRR 无法进行搜索排名（以及使用什么替代）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The 100-agent benchmark: why enterprise AI scale stalls and how to fix it
大多数扩展代理人工智能的企业都在不知道资本去向的情况下超支。这不仅仅是预算监督。它指出了运营战略上更深层次的差距。虽然构建单个代理是一个常见的起点，但真正的企业挑战是管理质量、扩展用例以及捕获整个机群的可衡量价值...《100 个代理基准：为什么企业 AI 规模停滞以及如何解决它》一文首先出现在 DataRobot 上。
Synergy in Clicks: Harsanyi Dividends for E-Commerce
Harsanyi Dividend 背后的数学原理和 Streamlit 中的实际应用的简要概述点击次数中的协同作用：电子商务的 Harsanyi Dividends 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Running Evals on a Bloated RAG Pipeline
比较数据集和模型之间的指标在臃肿的 RAG 管道上运行评估一文首先出现在 Towards Data Science 上。
EDA in Public (Part 2): Product Deep Dive & Time-Series Analysis in Pandas
了解如何分析产品性能、提取时间序列特征以及揭示销售数据中的关键季节性趋势。公共 EDA 帖子（第 2 部分）：Pandas 中的产品深度探究和时间序列分析首先出现在 Towards Data Science 上。
Plans announced to develop Clark data center site
ISLAND INFORMATION & Technology, Inc. (IS) 表示，其子公司之一正计划在克拉克综合大楼内开发一个站点来托管数据中心。 IS 在周一的一份披露中表示，其 Island Data Centers (IDC), Inc. 部门与一家名为 Y-I Corp. 的公司签订了一份协议备忘录，共同建立一个 [...]
4 Ways to Supercharge Your Data Science Workflow with Google AI Studio
提供了使用 AI Studio 构建模式来更快地学习、更智能地构建原型、更清晰地沟通和更快地自动化的具体示例。使用 Google AI Studio 增强数据科学工作流程的 4 种方法一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The brewing GenAI data science revolution
如果您现在领导一个企业数据科学团队或定量研究部门，您可能会感觉自己生活在两个平行的宇宙中。在一个宇宙中，你会看到“GenAI”爆炸。聊天机器人现在可以编写代码并创造艺术，而董事会则痴迷于大型语言模型（LLM）将如何改变世界。正在酝酿中的 GenAI 数据科学革命首先出现在 DataRobot 上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 14: Softmax Regression in Excel
Softmax 回归只是扩展到多个类别的 Logistic 回归。通过计算每个类别的一个线性分数并使用 Softmax 对其进行归一化，我们在不改变核心逻辑的情况下获得多类别概率。损失、梯度和优化保持不变。只是并行分数的数量增加。在 Excel 中实现，模型变得透明：您可以看到分数、概率以及系数如何随时间变化。机器学习“降临日历”日帖子14：Excel 中的 Softmax 回归首先出现在《Towards Data Science》上。
NeurIPS 2025 Best Paper Review: Qwen’s Systematic Exploration of Attention Gating
这个小技巧可以带来增强的训练稳定性、使用更大的学习率和改进的扩展特性NeurIPS 2025 最佳论文评论：Qwen 的注意力门控系统探索首先出现在 Towards Data Science 上。
