Improve your agent’s tool-calling accuracy with SFT and DPO on Amazon SageMaker AI
在本文中，您将了解如何结合使用监督微调 (SFT) 和直接偏好优化 (DPO) 来提高小型语言模型 (SLM) 的工具调用准确性。该示例使用 Amazon SageMaker AI 训练作业，因此您可以专注于训练代码，而不是管理自己的训练基础设施。您还将学习如何评估工具调用的准确性，并将基本模型与多个微调变体进行比较，以便您可以就模型质量做出数据驱动的决策。
Fundamental’s Large Tabular Model NEXUS is now available on Amazon SageMaker JumpStart
在本文中，我们将向您展示如何在 Amazon SageMaker JumpStart 上开始使用 NEXUS、逐步完成部署过程，并演示如何针对企业数据集运行预测。
Master’s and Postgraduate Requirements in Nigeria: What You Should Know Before You Apply
尼日利亚的硕士和研究生要求：您是一名想要提升学术生涯并攻读硕士学位或博士学位的尼日利亚学生吗？在尼日利亚？如果是，那么您可能想知道这样做的要求、程序和好处是什么。在本文中，我们将为您提供所有[...]尼日利亚的硕士和研究生要求：申请前您应该了解的内容首次出现在 PrepsNG Scholars 上。
UNIOSUN Cut Off Marks for 2026/2027: Everything You Need to Know
UNIOSUN 截止分数：您是UNIOSUN（奥孙州立大学）的有志者并且想知道2026/2027 学术会议的截止分数吗？如果是，那么您来对地方了。在本文中，您将找到有关 UNIOSUN 截止标记所需了解的所有信息，例如 [...]2026/2027 年 UNIOSUN 截止标记帖子：您需要了解的一切首次出现在 PrepsNG Scholars 上。
UNIOSUN School Fees 2026/2027: Everything You Need To Know
UNIOSUN 学费：您有兴趣在尼日利亚发展最快的公立大学之一奥孙州立大学 (UNIOSUN) 学习吗？您想知道进入这家信誉良好的机构需要花多少钱吗？如果是，那么您来对地方了。在本文中，我们将为您提供所有 [...]2026/2027 年 UNIOSUN 学费：您需要知道的一切首次出现在 PrepsNG Scholars 上。
Christopher University, UNICHRIS School Fees Schedule 2026/2027
克里斯托弗大学，UNICHRIS 学费表：如果您正在尼日利亚寻求高质量且负担得起的教育，克里斯托弗大学（也称为 UNICHRIS）可能是一个不错的选择。这所私立大学位于奥贡州莫威，提供跨多个研究领域的广泛本科和研究生课程。在这篇博文中，我们将 [...]克里斯托弗大学，UNICHRIS 学校费用表 2026/2027 的帖子首次出现在 PrepsNG Scholars 上。
RoboChem Flex: democratisation of the autonomous synthesis robot
图片来源：HIMS / Nature Synthesis。在《自然合成》杂志上发表的一篇论文中，阿姆斯特丹大学范特霍夫分子科学研究所 Timothy Noël 教授领导的研究人员展示了用于合成优化的自主实验室系统的进展。 RoboChem Flex 具有多功能、模块化设计和“人机交互”分析选项，可满足 [...]
The rise of China in academic research
Luc Laeven、Alexander Popov 和 Catalina Cozariuc 在这篇欧洲央行研究论文中分析了中国在学术研究方面的崛起：这项研究分析了 2000 年至 2022 年间 40 种顶级期刊的 300,000 多篇文章，表明中国 2006 年国家中长期科学技术发展规划促进了出版量的激增 [...]
5 Must-Know Python Concepts for Data Scientists
在本文中，我们将深入探讨五个必须了解的 Python 概念，这些概念将帮助您从编写笨重、缓慢的意大利面条式代码过渡到构建快如闪电、生产级且功能精美的数据管道。
エネルギー価格高騰が家計へ及ぼす影響－イラン情勢を踏まえた現状と課題
■概要 2026年2月下旬美国和以色列对伊朗的袭击以及对霍尔木兹海峡的事实上的封锁，对95.9%的原油进口依赖中东的日本家庭产生了多方面的影响。原油价格的飙升推高了整个生产、运输、销售过程的成本。对汽油和煤油的影响已经开始，石脑油短缺导致的食品价格上涨和包装变化也普遍存在。预计夏季过后，对电费和燃气费率的影响将更加严重，夏季到秋季很可能是家庭财务的关键时期。这些价格上涨可能会再次抵消最终转正的实际工资的改善。消费者信心往往会在价格上涨之前恶化，消费者信心和价格的双重下行压力抑制了家庭的消费意愿。高物价对低收入群体的负担更加沉重，消费能力的两极分化更加明显。入境消费也受到中国游客大幅减少以及伊朗
■概要 “买东西”这一行为的含义发生了显着变化。过去，消费被理解为满足产品功能和性能的行为。然而，现在人们越来越重视产品的象征价值和情感价值，比如“拥有这个产品我可以成为什么样的人？”“我可以参与到什么样的地方？”而不是产品本身的使用价值。其标志之一就是乐天开发的罐装水品牌“THE DAY”。该产品强调“感受琼脂水”的情感价值，而不是水本身的功能。与THE DAY类似，起源于美国的Liquid Death作为一款借用酒精和能量饮料文化符号的产品扩大了市场，尽管它是水。这种饮料的功能不仅仅是补充水分，而且是一种支持自我表达和适应场合的工具。在本文中，我们将这种消费行为视为“道具消费”，并考察商品
5 Scipy.stats Tricks for Simulating ‘What If’ Scenarios
在本文中，我们将深入了解 scipy.stats，探索仅使用 NumPy 和 SciPy 设计高性能、严格模拟的五个基本技巧。
A Tale of Two Countries – The Real Estate Crises in 1990s Japan and Contemporary China
肯尼思·罗格夫和杨元辰在布鲁金斯学会论文中指出：房地产长期以来一直是中国增长模式的核心，但自 2018 年以来其贡献急剧下降，使该行业从扩张的关键引擎变成了经济活动的主要拖累。虽然政策紧缩引发了经济低迷，但它反映出[...]
SDGsの先で問われる消費者の「ウェルビーイング」～「よいこと」から「よい状態」へ、Beyond GDP時代の消費者理解
■概要 SDGs 和可持续发展已经成为许多公司熟悉的术语。另一方面，许多公司认为，即使他们能够解释自己的举措“对社会有益”，他们也没有充分解释这些举措如何与消费者的安心、健康、选择、联系和未来前景联系起来。 2030 年即将来临，国际上正在讨论超越 GDP，试图衡量仅靠 GDP 无法衡量的社会富裕程度和生活质量。补充GDP的一套指标强调当前的福祉、公平和包容、可持续性等，可持续发展目标的衡量基础设施也开始被利用。即使在日本，通过 2025 年的自愿国家审查（VNR），也清楚地表明，挑战是将可持续发展目标的实施与“消费者能感受到的结果”联系起来。在本文中，我们将可持续发展定义为“社会生存到未来的
■摘要 2月底以来，随着中东冲突加剧、霍尔木兹海峡有效关闭，国际能源价格持续高位运行。由于能源价格上涨，欧元区的通胀压力也在加大（图1）。最新的实际通胀数据（4 月份）显示总体通胀率为 3.0%，超过欧洲央行的通胀目标（2%）。然而，截至4月，通胀快速加速的项目集中在能源相关项目。根据我们的经验，在冠状病毒大流行后通胀加速期间（2021年2月之后），非能源项目的增长速度在能源价格上涨后约六个月加速（图2）。因此，人们将关注能源价格上涨后未来六个月的通胀状况。关于预期通胀率，无论是市场数据还是调查数据都显示，短期预期通胀率大幅上升，但中长期预期通胀率保持相对稳定。欧洲央行将在制定政策时关注所谓的
■摘要 在本文中，我们利用新建公寓的销售数据创建了经过质量调整的“新建公寓价格指数”，并概述了关西地区的新建公寓市场。 2025年，关西地区新建公寓的价格将比上年上涨9%。从地区来看，随着重视房产价值的趋势不断增强，“大阪市中心”比上年增加了20%，“塔楼公寓”比上年增加了19%。展望未来，供应方面，考虑到劳动力短缺和缺乏开发用地导致建筑成本飙升，关西地区的新供应量不太可能大幅增加。与此同时，人们对抵押贷款利率上升影响的担忧日益加剧。此外，公寓的实际需求可能难以跟上价格的飙升，价格上涨可能会达到顶峰。事实上，从各地区的“新建公寓价格指数”来看，“大阪市中心”与其他地区的涨幅存在差异。以资产价值
Streamline external access to Amazon SageMaker MLflow using a REST API proxy
在本文中，我们演示如何构建基于 Flask 的安全 MLflow 代理服务，该服务提供对 Amazon SageMaker MLflow 的 HTTPS 访问，而无需 MLflow SDK。该解决方案适用于正在进行云转型、希望在采用云原生服务的同时保留现有机器学习工作流程的组织。
RAG Is Burning Money — I Built a Cost Control Layer to Fix It
大多数 RAG 系统都是针对答案质量而不是成本进行优化的，而盲点的成本很快就会变得昂贵。在本文中，我分解了一个结合了语义缓存、查询路由、令牌预算和熔断的生产就绪成本控制层，在不牺牲答案质量的情况下实现了 LLM 成本降低 85%。 帖子《RAG 正在烧钱 — 我构建了一个成本控制层来修复它》首先出现在《走向数据科学》上。
