03:32官方一手marktechpost@Sana Hassan精选本文介绍如何围绕DeepAnalyze-8B模型构建一个自主数据科学代理,并运行端到端流程。首先准备稳定的Colab运行时环境,安装机器学习依赖,并以4位量化模式加载分词器和模型以适配T4 GPU的有限显存。然后添加沙盒执行环境,让模型生成Python代码并安全运行、观察结果,形成智能体循环。最后将代理应用于一个多文件电商工作区,自动完成数据清洗、连接、分析、可视化和生成分析师级报告的全部步骤。技巧DeepAnalyze-8B数据科学代理沙盒执行T4教程推荐理由:想用消费级显卡跑自主数据科学代理?这篇教程手把手教你用DeepAnalyze-8B、4位量化和沙盒执行,在T4上就能完成电商数据分析全流程。原文
18:57官方账号Decoder@Jonathan Kemper精选72°Perplexity 推出了名为“Search as Code”的新架构,摒弃了传统的固定搜索 API,允许 AI 模型用 Python 编写自己的搜索例程。该系统在沙盒环境中处理过滤和去重,在关键基准测试上超越了 OpenAI 和 Anthropic,同时将 token 成本降低了高达 85%。这一创新使 AI 搜索更灵活、高效,尤其适合需要定制化搜索逻辑的开发者。AI产品Perplexity搜索即代码AI 搜索成本优化沙盒执行10 个信源在谈推荐理由:Perplexity 的“Search as Code”解决了固定 API 的僵化问题,做搜索增强或 AI 应用的团队可以大幅降低 token 成本并提升性能,值得直接尝试。原文