JAX 核心特性详解：纯函数、JIT 编译、自动微分等十大必知概念
如果你用过 NumPy 或 PyTorch，但还没接触过 JAX，这篇文章能帮助你快速上手。
高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）早已不是简单的向量相似度匹配加 LLM 生成这一套路。LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了当下工程化的技术进展，它们各可以解决不同的实际问题。
CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作
CrewAI是一个可以专门用来编排**自主 AI 智能体（Autonomous AI Agents）** 的Python 框架
PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南
本文讲详细探讨Pytorch的数据并行（Data Parallelism）
谷歌Gemini 3 Pro发布：碾压GPT-5.1，AI大战进入三国杀时代
这是第一个突破1500大关的AI模型
LEANN：一个极简的本地向量数据库
LEANN嵌入式、轻量级的向量数据库
Pandas GroupBy 的 10 个实用技巧
本文将介绍10个实际工作中比较有用的技巧，文章的代码都是可以直接拿来用。
TOON：专为 LLM 设计的轻量级数据格式
这几天好像这个叫 TOON 的东西比较火，我们这篇文章来看看他到底是什么，又有什么作用。TOON 全称 Token-Oriented Object Notation，它主要解决的问题就是当你把JSON 输入给LLM 的时候，token 消耗太高了。
Python 3.14 实用技巧：10个让代码更清晰的小改进
Python 3.14 引入的改进大多数都很细微，但这些小变化会让代码写起来更流畅，运行也更稳定。本文整理了 10 个实用的特性改进，每个都配了代码示例。
Python 开发必备：tempfile 模块深度解析
Python 的 ``` tempfile ``` 模块提供了一套完整的解决方案，这些临时文件和目录在不需要的时候会自动清理掉。
超参数调优：Grid Search 和 Random Search 的实战对比
这篇文章会把Grid Search和Random Search这两种最常用的超参数优化方法进行详细的解释。从理论到数学推导，从优缺点到实际场景，再用真实数据集跑一遍看效果。
QF-Lib：用一个库搞定Python量化回测和策略开发
QF-Lib（Quantitative Finance Library）是个金融研究和回测工具包。从数据获取到策略模拟、风险评估，再到最后的报告生成，基本能在这一个工具里搞定。
HaluMem：揭示当前AI记忆系统的系统性缺陷，系统失效率超50%
ArXiv最近一篇名为"HaluMem: Evaluating Hallucinations in Memory Systems of Agents"的论文提供了一个非常最新可靠的诊断工具。
AI智能体落地：Agent-Assist vs 全自动化完整决策指南
这些智能体该完全自主运行，还是应该保持人类在关键决策环节？
基于 LangGraph 的对话式 RAG 系统实现：多轮检索与自适应查询优化
这篇文章会展示怎么用 LangGraph 构建一个具备实用价值的 RAG 系统，包括能够处理后续追问、过滤无关请求、评估检索结果的质量，同时保持完整的对话记忆。
LightRAG 实战： 基于 Ollama 搭建带知识图谱的可控 RAG 系统
LightRAG 是一款开源、模块化的检索增强生成（RAG）框架，支持快速构建基于知识图谱与向量检索的混合搜索系统。它兼容多种LLM与嵌入模型，如Ollama、Gemini等，提供灵活配置和本地部署能力，助力高效、准确的问答系统开发。
TensorRT 和 ONNX Runtime 推理优化实战：10 个降低延迟的工程技巧
低延迟不靠黑科技就是一堆小优化叠起来：形状固定、减少拷贝、更好的 kernel、graph capture、运行时零意外。每个单拎出来可能只省几毫秒，但加起来用户就能感受到"快"。
Orion-MSP：深度学习终于在表格数据上超越了XGBoost
Orion-MSP通过多尺度处理捕获不同粒度的特征交互；块稀疏attention把复杂度降到接近线性；Perceiver-style memory实现ICL-safe的双向信息共享。
Python因果分析选哪个？六个贝叶斯推断库实测对比（含代码示例）
这篇文章将对比了六个目前社区中最常用的因果推断库：**Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum 和 CausalImpact**。
提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现
神经网络有几种方法可以在给出预测的同时估计不确定性。
