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如何评估 LLM 摘要 原文：towardsdatascience.com/how-to-evaluate-llm-summarization-18a040c3905d/ 图片来自 Unsplash 摘要 是 LLMs 启动的最实用和方便的任务之一。然而，与其他 LLM 任务（如提问或分类）相比，评 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:29
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如何攀登数据科学的隐藏职业阶梯 原文：towardsdatascience.com/the-hidden-career-ladder-of-data-science/ 你已经掌握了 SQL。你可以在睡眠中构建模型。你已经运行了数十次 A/B 测试。那么，为什么你没有得到晋升？ 事实是，大多数数据科学 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:29
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如何连接用于人工智能驱动的供应链网络优化代理的 MCP 服务器 原文：towardsdatascience.com/mcp-server-for-an-ai-powered-supply-chain-network-optimization-agent/ 如果单个提示重新设计了你的整个供应链以实现更 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:29
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如何利用上下文工程创建强大的 LLM 应用 原文：towardsdatascience.com/how-to-create-powerful-llm-applications-with-context-engineering/ 上下文工程是一个强大的概念，你可以利用它来提高你的 LLM 应用的有效性 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:29
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如何利用 ModernBERT 和合成数据进行鲁棒文本分类 原文：towardsdatascience.com/how-to-utilize-modernbert-and-synthetic-data-for-robust-text-classification-7a6e03dbf0df/ 在这篇文 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:27
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如何扩展你的 LLM 使用 如何扩展你的 LLM 使用 “扩展”这个词可能是大型语言模型（LLM）中最重要的词，尤其是随着 ChatGPT 的发布。ChatGPT 之所以如此成功，很大程度上是因为 OpenAI 进行了扩展的预训练，使其成为一个强大的语言模型。 随后，Frontier LLM 实验室 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:27
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如何控制 AI 成本 原文：towardsdatascience.com/how-to-keep-ai-costs-under-control/ 当我的团队首次推出由 GPT 驱动的内部助手时，采用率迅速上升。工程师用它来编写测试用例，支持人员用它来编写摘要，产品经理用它来起草规范。几周后，财务部门 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:27
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如何开发双语语音助手 原文：towardsdatascience.com/developing-a-bilingual-voice-assistant/ 谷歌 Nest、亚马逊 Alexa和 Siri 是普遍使用的语音助手，它们服务于今天大多数互联网连接的群体。就大部分而言，英语是这些语音助手使用的 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:27
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如何开发强大的内部 LLM 基准 原文：towardsdatascience.com/how-to-develop-powerf-interal-llm-benchmarks/ 你几乎每周都能听到新的LLM 发布。我们最近的一些发布包括Qwen3 coing 模型、GPT 5、Grok 4，它们都声 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:27
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如何开发复杂的 DAX 表达式 原文：towardsdatascience.com/how-to-develop-complex-dax-expressions/ 在某个时候，任何 Power BI 开发者都必须编写复杂的 DAX 表达式来分析数据。但没有人告诉你如何做。这个过程是怎样的？最好的做法 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:27
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