Complex data processing that was difficult to express with SQL alone, and calculations using powerful Python libraries, can now be executed seamlessly within BigQuery. In this article, I will explain ...

Jupyter Notebook is a tool to run and write Python code easily, showing results right away, and allowing you to combine code, charts, notes, and files in one place ...

循环是Python里写得最多的结构，但大多数人写来写去就是for x in list加range(len())。那些能省掉嵌套、避免flag变量、让循环自解释的技巧，往往用到的时候才后悔没早点知道。 循环是Python里写得最多的结构，但大多数人写来写去就是for x in list加range(len())。那些能 ...

Ongoing research into AI agent framework security identified an exploit chain in AutoGen Studio (AutoGen’s open-source prototyping user interface) that allows untrusted web content rendered by a ...

有道的 AI 现在现在越来越有一种「闷声干大事」的感觉了。不搞发布会刷存在感，就是一个接一个往外丢开源项目，TTS、Agent 框架、多模态，全都 Apache 2.0，拿来就能用。

最近，面向高吞吐、实时应用的专用小语言模型（Small Language Models，SLMs）越来越受到关注。但我们似乎遇到了一个瓶颈：我们很擅长微调这些模型，却还不太擅长长期维护它们。 部署一个 LLM，有点像管理一个 API 依赖；但如果要部署多个面向特定领域的小语言模型，那就完全是另一回事了。比如，一个模型负责去除个人身份信息（PII），一个模型负责意图识别，另一个模型负责基于结构的数据 ...

有企业Agent做得很多，但看token调用量微乎其微，好多属于日抛型Agent，DAU甚至小于等于1。日抛型Agent是问题的一面：建了但没人用。另一面同样棘手：有些Agent确实在大量运行，token预算越来越高，但CEO同样说不清这笔投入带来了多少回报。两种情况背后是同一种缺失：企业缺乏衡量Agent价值的手段，进一步投入AI预算也就有了顾虑。