面向技术领导者的5个有关生成式人工智能的残酷事实
生成式人工智能（GenAI）无处不在，各行各业的组织都在对其团队施加压力，希望能够参与这场竞争。但是构建一个真正能够推动业务价值的生成式人工智能模型是很困难的。如果你感觉起跑枪已经响了，但是你的团队还停留在起跑线上，只是在谈论“泡沫”和“炒作”，我整理了5个残酷的事实，帮助你摆脱自满情绪。
在新研究的支持下，从ChatGPT获得深入响应的9种技巧
简而言之，ChatGPT有可能在几分钟内完成并自动化多项任务，帮助个人将时间集中在更高价值的工作上。现在，一篇新的研究论文已经发表，概述了查询像ChatGPT这样的大型语言模型以获得更好结果的26条原则。除此之外，我计划重点介绍9个我认为对读者最有用的关键技巧。
数据分析师求职面试中需要注意的危险信号
每一次面试都是双向的，就像雇主在评估你一样，你也需要评估公司是否与你的职业目标一致。了解需要注意的危险信号可以避免你陷入有问题或组织混乱的工作环境，帮助你找到一个能够提升你数据技能的工作。接下来，我将为你列举数据分析师面试中需要注意的危险信号，并提供一些问题，帮助你避免选择一份让你疲惫不堪的工作。
五种你从未听说过的Jupyter黑客技术
Jupyter Notebook是最受追捧的集成开发环境之一。然而，尽管Python被广泛使用，但许多用户并没有充分发挥其潜力。他们倾向于使用Jupyter的默认界面/功能，而在我看来，Jupyter的默认界面/功能可以大大改进，以提供更丰富的体验。因此，在本文中，我将介绍5个很酷的Jupyter hack，你可能从来都不知道它们的存在。
ChatGPT又蠢又没用？请提出正确的问题！
当我第一次向我朋友介绍ChatGPT的神奇之处时，他只用了不到五分钟就说：“这东西又蠢又没用。”这件事发生在大约八个月前。我记得他让GPT从头开始给他写一份实验报告，我向他保证GPT会做得很好。他输入了实验说明、报告问题和实验数据。ChatGPT输出的实验报告，委婉地说，糟糕透了。报告中的各个部分之间关联松散，充斥着错觉，数据填充也很生硬。这份报告从一开始就完全无法使用，甚至不值得再提示生成另一份。
所有数据科学家都应该知道的三个常见假设检验
假设检验是推论统计学中最基本的元素之一。在像Python和R这样的现代语言中，进行这些检验往往很容易——通常只需要一行代码。但令我困惑的是，很少有人使用它们或理解它们的工作原理。在本文中，我想用一个例子来展示三个常见的假设检验及其工作原理，以及如何在R和Python中运行它们，并理解结果。
为什么2024年将最终成为苹果的人工智能年
在所有的大型科技巨头中，有一家公司在2023年的人工智能革命中沉睡。或者我们是这样认为的。苹果，资本主义历史上最有价值的公司和品牌，终于通过闪存大语言模型（LLM）的展示，详细说明了其在生成式人工智能方面的意图，这一发现可以改变我们部署人工智能的方式，并使其在我们的生活中无处不在。
LLMs能否取代数据分析师？
对于由LLM提供支持的分析师来说，掌握提出和解决后续问题的艺术是必不可少的，因为我无法想象一个分析员在孤立无援的情况下工作。在本文中，我们将教导我们的LLM分析师提问明确的问题并进行长时间对话。我们将详细讨论LangChain中不同的内存实现。
