Tabular LLMs: An Introduction to the Foundation Models That Predict Your Spreadsheet
表格基础模型可以预测任何电子表格零样本中缺失的列，就像法学硕士完成文本的方式一样 - 在 TabArena 基准测试中，它们现在位于完全调整的梯度增强树之上。介绍了它们的工作原理、最强开放模型的独立复制，以及 XGBoost 仍然获胜的地图。后表格式法学硕士：预测电子表格的基础模型简介首先出现在《走向数据科学》上。
虽然实体人工智能行业在硬件和控制系统方面取得了快速进步，但缺乏真正通用的大脑仍然是工业规模部署的主要瓶颈。 LingBot-VLA 2.0 通过大幅扩展其预训练数据和架构功能来解决这一关键差距。
I Pitted XGBoost Against Logistic Regression on 358 Matches. The Boring Model Won.
具体的偏差-方差课程：为什么最小的模型具有最佳的交叉验证拟合，以及如何知道何时伸手去拿大锤子。我在 358 场比赛中对比 XGBoost 与 Logistic 回归的文章。无聊的模型赢了。首先出现在《走向数据科学》上。
Are we designing graduates for performance or personal transformation?
不确定性的教学法会是什么样子？安德鲁·道尔（Andrew Doyle）和弗雷德里克·阿博玛（Fredrick Agboma）一直在引导学生思考。
