我最近一直在做一些周末的 LLM 项目。与软件工程和产品管理等其他职位相比，练习数据分析面试的资源较少。在我准备第一次数据分析师面试时，我依赖于行业中的朋友，自己编写 SQL 和 Python 面试问题。大型语言模型（LLMs）在生成合成数据集和编写代码方面非常擅长。于是，我构建了AI 数据分析面试官，它可以自动生成独特的数据集，并为你生成 Python 面试问题供你解决！本文概述了其工作原理和技

收集用户反馈是一个挑战，但它是大型语言模型（LLM）开发者最重要的信息。通过在离线测试中模拟用户反馈，我们显著缩短了反馈从实际场景到开发者之间的传递时间，同时保持了积极的用户关系。在实践中，我们的方法已被证明能够与实际人类反应高度一致，超过了传统依赖于孤立 LLM 响应的方法。这一策略使得生成性 AI 应用得以渐进式改进，促进了持续的优化，并与用户期望保持更高的一致性。注：我们很快将发布一篇关于这

人工神经网络是一种数值模型，旨在再现人脑的简单神经活动，如物体识别和语音识别。神经网络的结构是由节点组成的，这些节点与人脑中的神经元类似，通过加权连接相互连接，从而重现神经元之间的突触。系统输出将更新，直到通过连接权重迭代收敛。从实验活动中获得的信息用作输入数据，网络处理的结果作为输出返回。输入节点代表预测变量，输出神经元代表因变量。我们使用预测变量来处理因变量。人工神经网络在仿真回归和分类问题方

AWS Step Functions 是一个无服务器的编排服务，主要目的是创建可视化的工作流。它使得 AWS Lambda 函数和其他 AWS 资源的协调变得无缝。Step Functions 可以与 Amazon EC2、Amazon ECS、本地服务器、Amazon API Gateway 和 Amazon SQS 队列等集成。AWS Step Functions 的这种多功能性使其适用于广泛

移动设备（如手机、智能手机、平板电脑及其他电子设备）在我们的生活中无处不在。我们每天都在使用它们。用户越来越多地将移动设备作为与他人沟通的手段。这不仅仅是语音通话，还包括通过各种即时通讯（如 Skype、iChat、WhatsApp 和 Viber）和社交网络应用程序（如 Facebook）进行的交流。通常，移动设备包含很多关于其所有者的个人数据。本书将涉及移动取证的取证工具及其成功使用的实际技巧

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原文：towardsdatascience.com/how-to-improve-model-quality-without-building-larger-models-d6c8e76a86fe最近，OpenAI 公布了他们最新的模型 o1。OpenAI 并没有强调这个模型的参数大小，而是展示了由于它花费了更多时间，这个模型的表现显著更好。当你向模型提问时，它通常需要几秒钟的时间来回答——这与大

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