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。

机器学习超参数调优：十个实用的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）进阶技巧

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。

JAX 训练加速指南：8 个让 TPU 满跑的工程实战习惯

TPU 训练的真实效率往往取决于两个核心要素：**Shape 的稳定性**与**算子的融合度**。

从 Pandas 转向 Polars：新手常见的10 个问题与优化建议

Polars 速度快、语法现代、表达力强，但很多人刚上手就把它当 Pandas 用，结果性能优势全都浪费了。

RAG系统的随机失败问题排查：LLM的非确定性与表格处理的工程实践

本文将介绍RAG在真实场景下为什么会崩，底层到底有什么坑，以及最后需要如何修改。

BipedalWalker实战：SAC算法如何让机器人学会稳定行走

这篇文章用Soft Actor-Critic（SAC）算法解决BipedalWalker-v3环境。但这不只是跑个游戏demo那么简单，更重要的是从生物工程视角解读整个问题：把神经网络对应到神经系统，把奖励函数对应到代谢效率。

基于反馈循环的自我进化AI智能体：原理、架构与代码实现

GraphRAG进阶：基于Neo4j与LlamaIndex的DRIFT搜索实现详解

本文的重点是DRIFT搜索：Dynamic Reasoning and Inference with Flexible Traversal，翻译过来就是"动态推理与灵活遍历"。这是一种相对较新的检索策略，兼具全局搜索和局部搜索的特点。