原文：towardsdatascience.com/how-to-analyze-geo-based-campaigns-with-synthetic-control-a90b839479a8?

原文：towardsdatascience.com/how-openais-sora-is-changing-the-game-an-insight-into-its-core-technologies-bd1ad17170df?

在这篇论文中，包括 Adly Templeton、Tom Conerly、Jonathan Marcus 等人的 Anthropic 团队着手使 AI 模型更加透明。他们专注于中等规模的 AI 模型 Claude 3 Sonnet，并旨在扩展单义性——本质上确保模型中的每个特征都有一个清晰、单一的含义。但为什么扩展单义性如此重要？单义性究竟是什么？我们很快就会深入了解。

原文：towardsdatascience.com/how-id-learn-machine-learning-again-after-6-years-16847fb2b72c到这个月为止，我在机器学习领域已经积累了 6 年的经验。我第一次接触机器学习是经典的机器学习（想想支持向量机、k-means）。当时，我觉得这个话题相当无聊：理论太多，用不了它来构建任何东西。但随着我上了越来越多的机器学习课

自 2022 年 ChatGPT 发布以来，围绕 AI 的炒作已经很多。然而，AI 作为一个概念已经存在很长时间了，其当前形式可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时神经网络诞生了。最近的热潮可以归因于许多因素，例如计算资源的增加、更多可用数据和更有效的算法。无论原因如何，AI 都将持续存在，我们应该习惯与它一起工作。目前我们所指的 AI 特指生成式 AI（GenAI），实际上它只是整个 AI 生

我对我的存储库和分享我的学习路径所获得的社区支持感到震惊。我将继续学习更多主题，全模型、ViT、GNN、量子机器学习等都在我的清单上。所以不要错过**我的 X 帖子**，我在那里分享了我笔记的摘要。此外，我的 GitHub 存储库ml-retreatGitHub – hesamsheikh/ml-retreat: 中级到高级的 AI 学习路径如果您有兴趣进一步阅读，以下是我的建议 😃关于机器学习

成为数据科学家意味着持续学习，因此保持与所有最新进展和工具同步，以保持你的技术栈敏锐是非常重要的。跟上所有事情是非常困难的，但你不必这么做。仅仅对整个领域的概览就足够了，而我在这篇文章中讨论的方法将能够实现这一点。

在这篇简短的文章中，我们介绍了数据团队可以在其组织中快速测试数据和人工智能产品的四种方法：特征工程非结构化数据网络爬取优化业务流程这些数据产品成功到什么程度将严重依赖于组织现有的流程。如果业务利益相关者和数据团队之间没有现有关系，那么在组织中释放生成式人工智能不太可能奏效。数据团队需要成为内部倡导者、冠军，并且像初创公司向世界展示自己一样向业务的其他成员展示自己。其他例子，如特征工程，可能影响非常

在这篇简短的文章中，我们介绍了数据团队可以在其组织中快速测试数据和人工智能产品的四种方法：特征工程非结构化数据网络爬取优化业务流程这些数据产品成功到什么程度将严重依赖于组织现有的流程。如果业务利益相关者和数据团队之间没有现有关系，那么在组织中释放生成式人工智能不太可能奏效。数据团队需要成为内部倡导者、冠军，并且像初创公司向世界展示自己一样向业务的其他成员展示自己。其他例子，如特征工程，可能影响非常

在这篇文章中，我将展示如何使用 LlamaIndex 工作流简化我的研究过程，帮助我研究某个主题的最新进展，然后将这些研究成果转化为 PowerPoint 演示文稿。当涉及到查找新的研究出版物或论文时，ArXiv.org是我主要的来源。然而，网站上的论文非常多。截至 2024 年 9 月，ArXiv 上大约有 250 万篇论文，其中 17,000 篇是仅在 8 月份提交的（统计数据在这里即使限制在