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构建数据仪表盘 原文：towardsdatascience.com/building-a-data-dashboard-9441db646697/ 作者图片 使用 Postgres 数据库的源数据 作为一名多年的 Python 数据工程师，我一直没有涉足数据仪表盘的生产。然而，随着基于 Python 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:27
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构建事实核查系统：在它们传播之前捕捉重复的虚假声明 towardsdatascience.com/building-fact-checking-systems-catching-repeating-false-claims-before-they-spread/ 从乌托邦到现实：为什么我们需要自动化 阅读全文
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构建能够自主导航网络的视觉代理 原文：towardsdatascience.com/building-visual-agents-that-can-navigate-the-web-autonomously-1184efbfe895/ 本文与 Rafael Guedes 共同撰写。 简介 在人工智能 阅读全文
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构建能够看、思考和整合的 LLM 应用：使用 o3 的多模态输入和结构化输出 原文：towardsdatascience.com/building-llm-apps-that-can-see-think-and-integrate-using-o3-with-multimodal-input-and 阅读全文
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供应链优化用 AI 代理：生产计划 原文：towardsdatascience.com/ai-agents-for-supply-chain-optimisation-production-planning/ AI 代理，当与分析产品结合时，可以转变为强大的供应链优化工具。 在制造业中，真正的挑战不 阅读全文
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公司在将人工智能/机器学习整合到其流程中时犯的致命错误 原文：towardsdatascience.com/critical-mistakes-companies-make-when-integrating-ai-ml-into-their-processes/ 我目前是一名首席数据科学家，在我的职 阅读全文
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公平修剪：在 LLMs 中减少偏差的精确手术 原文：towardsdatascience.com/fairness-pruning-precision-surgery-to-reduce-bias-in-llms/ 介绍一种新的模型优化方法可能具有挑战性，但本文的目标非常明确：展示一种修剪技术，旨在 阅读全文
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工作数据是生成式 AI 的下一个前沿 原文：towardsdatascience.com/work-data-is-the-next-frontier-for-genai/ *工作数据，知识工作者的工作产出，是 LLM 训练中最有价值的数据来源，独特地能够推动 LLM 性能达到前所未有的高度。在这篇 阅读全文
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工具屏蔽：MCP 遗忘的层级 原文：towardsdatascience.com/tool-masking-the-layer-mcp-forgot/ 由 Frank Wittkampf 和 Lucas Vieira 撰写 简介 MCP 和类似服务在 AI 连接性方面是一个突破：当我们需要快速且几乎 阅读全文
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更智能模型的秘诀：跟踪特征历史 towardsdatascience.com/the-key-to-smarter-models-tracking-feature-histories-a9e3baadd52a/ 我最近在数据科学领域的工作中稍微转向了一个更侧重于工程的角色。我的团队正在构建一个高质量 阅读全文
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