How to Apply Claude Code to Non-technical Tasks
了解如何将编码代理应用于计算机上的所有任务如何将克劳德代码应用于非技术任务的帖子首先出现在走向数据科学上。
Your Model Isn’t Done: Understanding and Fixing Model Drift
生产模型如何随着时间的推移而失败，以及如何在它破坏信任之前捕获并修复它。您的模型尚未完成：理解和修复模型漂移一文首先出现在走向数据科学上。
Range Over Depth: A Reflection on the Role of the Data Generalist
过去五年数据团队中通才的角色和重要性发生了哪些变化《范围胜于深度：对数据通才角色的反思》一文首先出现在《走向数据科学》上。
I Built a Tiny Computer Inside a Transformer
通过将一个简单的程序直接编译为变压器权重。我在变压器内构建微型计算机的帖子首先出现在走向数据科学上。
Write Pandas Like a Pro With Method Chaining Pipelines
掌握方法链接、分配() 和管道()，以编写更清晰、可测试、可用于生产的 Pandas 代码这篇文章《使用方法链接管道像专业人士一样编写 Pandas》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Your ReAct Agent Is Wasting 90% of Its Retries — Here’s How to Stop It
大多数 ReAct 风格的代理都默默地将重试预算浪费在永远不会成功的错误上。在 200 个任务的基准测试中，90.8% 的重试都花在了幻觉的工具调用上——不是模型错误，而是架构缺陷。本文展示了为什么即时调整无法解决这个问题，以及完全消除浪费重试的三种结构变化。 文章《你的 ReAct Agent 正在浪费 90% 的重试 — 以下是如何阻止它》首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Every AI Coding Assistant Needs a Memory Layer
AI 编码助理需要一个持久的内存层来克服 LLM 的无状态性，并通过系统地跨会话提供上下文来提高代码质量。为什么每个 AI 编码助理需要一个内存层一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Introduction to Reinforcement Learning Agents with the Unity Game Engine
针对机器学习最棘手领域之一的分步交互式指南。使用 Unity 游戏引擎强化学习代理简介一文首先出现在 Towards Data Science 上。
When Things Get Weird with Custom Calendars in Tabular Models
自 2025 年 9 月以来，我们在 Power BI 和 Fabric 表格模型中引入了基于日历的时间智能。虽然这个功能提供了巨大的可能性，但我们必须意识到它的陷阱。以下是其中的一些。当表格模型中的自定义日历变得奇怪时，这篇文章首先出现在走向数据科学上。
Why MLOps Retraining Schedules Fail — Models Don’t Forget, They Get Shocked
我们将艾宾浩斯遗忘曲线拟合到 555,000 笔真实欺诈交易中，得到 R² = −0.31 — 比平坦线更糟糕。这一结果解释了为什么基于日历的再训练在生产中失败，并引入了一种在实际系统中有效的实用冲击检测方法。文章《为什么 MLOps 重新训练计划失败——模型不会忘记，他们会感到震惊》一文首先出现在《走向数据科学》上。
A Guide to Voice Cloning on Voxtral with a Missing Encoder
如果我们有 Voxtral 文本转语音模型的音频，我们可以重建音频代码吗？这篇文章《使用缺失编码器在 Voxtral 上进行语音克隆指南》首先出现在《走向数据科学》上。
How Does AI Learn to See in 3D and Understand Space?
深度估计、基础分割和几何融合如何融合为空间智能人工智能如何学会在 3D 中观察并理解空间？首先出现在《走向数据科学》上。
A Visual Explanation of Linear Regression
一篇包含 100 多个可视化内容的长篇文章，涵盖了从如何构建线性回归模型、衡量质量以及如何改进模型等一系列主题。《线性回归的视觉解释》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How Visual-Language-Action (VLA) Models Work
人形机器人视觉-语言-动作 (VLA) 模型的数学基础等视觉-语言-动作 (VLA) 模型如何工作的帖子首先出现在走向数据科学上。
A Survival Analysis Guide with Python: Using Time-To-Event Models to Forecast Customer Lifetime
通过 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险回归对客户保留进行建模来理解生存分析。Python 生存分析指南：使用事件时间模型预测客户生命周期一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Future of AI for Sales Is Diverse and Distributed
真正的创造力和创新将来自人类与代理的协作。一个人，数百万个代理。《销售人工智能的未来是多样化和分布式的》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Why AI Is Training on Its Own Garbage (and How to Fix It)
深网数据是我们无法触及的黄金，然而，为什么人工智能要在自己的垃圾上进行训练（以及如何修复它）一文首先出现在《走向数据科学》上。
Detecting Translation Hallucinations with Attention Misalignment
一种获得神经机器翻译标记级不确定性估计的低预算方法《用注意力错位检测翻译幻觉》一文首先出现在《走向数据科学》上。
