Anthropic 开源 Bloom：基于 LLM 的自动化行为评估框架
这套框架把行为评估自动化了，从定义行为到生成测试用例、执行评估、给出判断，全程不需要人工介入。
Pydantic-DeepAgents：基于 Pydantic-AI 的轻量级生产级 Agent 框架
有时候严格的类型安全加上一个干净的 Docker 容器，远比一张错综复杂的有向无环图（DAG）要好维护得多。
别再浪费内存了：Python __slots__ 机制深入解析
`__slots__` 就是让你用灵活性换内存效率和更快的属性访问。对于高性能场景来说这是个必须掌握的优化手段。
Scikit-image 实战指南：10 个让 CV 模型更稳健的预处理技巧
本文总结了基于 **scikit-image** 的十个工程化模式，旨在帮助开发者消除输入数据的不确定性将杂乱的原始图像转化为对模型真正友好的高质量张量。
1小时微调 Gemma 3 270M 端侧模型与部署全流程
Gemma 3 270M是谷歌推出的轻量级开源模型，可快速微调并压缩至300MB内，实现在浏览器中本地运行。本文教你用QLoRA在Colab微调模型，构建emoji翻译器，并通过LiteRT量化至4-bit，结合MediaPipe在前端离线运行，实现零延迟、高隐私的AI体验。小模型也能有大作为。
ONNX Runtime Python 推理性能优化：8 个低延迟工程实践
深度学习推理慢？未必是模型问题。本文揭示8大ONNX Runtime工程优化技巧：合理选择执行提供器、精准控制线程、规避内存拷贝、固定Shape分桶、启用图优化、CPU量化加速、预热与微批处理、向量化前后处理。不改模型也能显著提升性能，低延迟落地关键在于细节调优。
Scikit-Learn 1.8引入 Array API，支持 PyTorch 与 CuPy 张量的原生 GPU 加速
Scikit-Learn 1.8.0 更新引入了实验性的 Array API 支持。这意味着 CuPy 数组或 PyTorch 张量现在可以直接在 Scikit-Learn 的部分组件中直接使用了
llama.cpp Server 引入路由模式：多模型热切换与进程隔离机制详解
Router mode 看似只是加了个多模型支持，实则是把 llama.cpp 从一个单纯的“推理工具”升级成了一个更成熟的“推理服务框架”。
深度解析 Google JAX 全栈：带你上手开发，从零构建神经网络
JAX AI 栈是一套面向超大规模机器学习的端到端开源平台。
基于强化学习的量化交易框架 TensorTrade
TensorTrade 是一个专注于利用 **强化学习 (Reinforcement Learning, RL)** 构建和训练交易算法的开源 Python 框架。
DeepSeek-R1 与 OpenAI o3 的启示：Test-Time Compute 技术不再迷信参数堆叠
Test-Time Compute（测试时计算），继 Transformer 之后，数据科学领域最重要的一次架构级范式转移。
PyCausalSim：基于模拟的因果发现的Python框架
今天介绍一下 **PyCausalSim**，这是一个利用模拟方法来挖掘和验证数据中因果关系的 Python 框架。
别只会One-Hot了！20种分类编码技巧让你的特征工程更专业
编码方法其实非常多。目标编码、CatBoost编码、James-Stein编码这些高级技术，用对了能给模型带来质的飞跃，尤其面对高基数特征的时候。
LMCache：基于KV缓存复用的LLM推理优化方案
LMCache针对TTFT提出了一套KV缓存持久化与复用的方案。项目开源，目前已经和vLLM深度集成。
PyTorch推理扩展实战：用Ray Data轻松实现多机多卡并行
Ray Data 在几乎不改动原有 PyTorch 代码的前提下，把单机推理扩展成分布式 pipeline。
JAX核心设计解析：函数式编程让代码更可控
JAX是函数式编程而不是面向对象那套，想明白这点很多设计就都说得通了。
自愈型RAG系统：从脆弱管道到闭环智能体的工程实践
自愈RAG的核心思路是让系统具备自省能力：检测到问题后能自主纠正，而不是把错误直接甩给用户。
Gemini 2.5 Flash / Nano Banana 系统提示词泄露：全文解读+安全隐患分析
本文作者找到了一种方法可以深入 Nano Banana 的内部运作机制，具体手法没法公开，但结果可以分享。
LlamaIndex检索调优实战：七个能落地的技术细节
这篇文章整理了七个在LlamaIndex里实测有效的检索优化点，每个都带代码可以直接使用。
