The 2026 Goal Tracker: How I Built a Data-Driven Vision Board Using Python, Streamlit, and Neon
设计一个集中式系统来跟踪日常习惯和长期目标《2026 年目标跟踪器：我如何使用 Python、Streamlit 和 Neon 构建数据驱动的愿景板》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Data Poisoning in Machine Learning: Why and How People Manipulate Training Data
你知道你的数据在哪里吗？机器学习中的数据中毒：人们为何以及如何操纵训练数据一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Great Data Closure: Why Databricks and Snowflake Are Hitting Their Ceiling
收购、风险投资和日益激烈的竞争格局都指向市场天花板《大数据封闭：为什么 Databricks 和 Snowflake 正在触及天花板》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Balancing cost and performance: Agentic AI development
最高管理层喜欢代理人工智能的承诺：无需持续人工干预即可思考、决策和行动的自主系统。生产力和降低成本的潜力是不可否认的——直到账单开始滚滚而来。如果你的“策略”是先发货，然后再计算成本，那么你就不是在构建代理人工智能。你正在融资......平衡成本和性能：Agentic AI 开发一文首先出现在 DataRobot 上。
AI and Jobs: Interview with David Autor
Sara Frueh 就以下主题采访 David Autor：“人工智能如何塑造工作的未来？” （科学技术问题，2026 年 1 月 6 日）。这里有一些引起我注意的片段，但值得阅读这篇文章，甚至点击一些建议的附加读物：人工智能工具已经有多广泛了……继续阅读人工智能和乔布斯：大卫·奥托访谈这篇文章《人工智能和乔布斯：大卫·奥托访谈》一文首次出现在《Conversable Economist》上。
Just Ask Jenna Looks At Our Herd Mentality
让经济学变得更加有趣和令人愉快，“Just Ask Jenna”将日常问题转化为简单、引人入胜的解释。“Just Ask Jenna”看看我们的从众心态一文首先出现在 Econlife 上。
Why We Won’t Be Ready For the Next Superstorm
回顾卡特里娜和桑迪造成的破坏，经济学家可以解释为什么超级风暴规划仍然不充分。《为什么我们不会为下一次超级风暴做好准备》一文首先出现在 Econlife 上。
