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正在寻找一些启发人心、引人入胜且发人深省的文章吗？你来对地方了
是时候重新评估什么才算是引人入胜的夏日阅读了吗？我们认为是的。常识（以及许多市场部门）告诉我们，温暖的天气和缓慢的节奏需要低投入、低回报的娱乐：如果您愿意，可以将其比作知识等价物的冰棒。
我们的作者不同意这种观点。在过去的几周里，我们分享了许多聪明而发人深省的文章，它们找到了一个愿意探索复杂话题的受众。秘诀可能在于执行：如果一篇文章具有引人入胜的声音并帮助我们扩展对当前数据科学和机器学习领域的知识，那么它就可以作为泳池边、火车上或露营时的消遣。
我们希望您喜欢我们充满启发和易读的八月精选。在我们开始之前，我们还想感谢您的支持，并特别向那些希望通过成为VoAGI会员做出有意义贡献的人表示致意。
说到VoAGI：该平台对社区和故事的庆祝活动即将举行，TDS的作家和读者都受到热烈邀请。VoAGI日将于8月12日举行，注册仍然开放（免费）。到时见？
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TDS编辑精选
- 女性都去哪了？（2023年7月，10分钟）在过去的几个月里，我们看到了许多大型语言模型输出中的偏见片段。Yennie Jun的触目惊心的研究采取了一种方法论的方式来展示LLM在性别平等方面对历史人物的代表性问题有多根深蒂固。它强调了在AI工具在教育领域全面普及之前解决这些偏见的重要性。
- 普遍生成AI的环境影响（2023年7月，15分钟）“如果数十亿人开始每天广泛使用生成AI，环境影响会是什么？”我们可能离AI变得像这样普遍还很远，但Kasper Groes Albin Ludvigsen现在就推动我们考虑技术的气候影响，还有机会来塑造其未来发展方向。
- 全球数据指标：世界上开放数据的现状是什么？（2023年7月，8分钟）公开的、由政府发布的数据集快速增长可能会让一些人认为我们生活在开放数据的黄金时代。Dea Bardhoshi对数据可访问性和治理的概述从全球的角度出发，描绘了一个更加复杂的故事：取得了很大的进展，但仍存在许多挑战（而且它们往往在地区和国家之间分布不均）。
- ChatGPT真的聪明吗？（2023年7月，11分钟）如果您对一个伟大的夏季读物的定义包括一个引人注目的问题和一个细致入微的答案，那么您会喜欢Lan Chu的最新文章。ChatGPT等工具的当前和未来能力引发了争议，Lan的深入探讨是了解它们如何工作以及为什么它们离拥有类似人类的理解（更不用说意识）的东西还有很长的路要走的有用资源。
- Muybridge Derby：利用AI将动物运动照片带到生活中（2023年7月，16分钟）埃德华德·莫伊布里奇（Eadweard Muybridge）的《马的运动》照片序列标志着19世纪后半叶初期电影技术的到来；Robert A. Gonsalves利用这些移动图像来展示一个更近期的创新——生成AI在需求时产生迷人视觉效果的能力。
- 数据科学能找到大脚怪吗？（2023年5月，14分钟）对于数据科学家来说，有什么比利用核心工作流程（如探索性数据分析、聚类和可视化）追踪世界上最著名的神秘动物之一更有趣呢？Bradley Stephen Shaw寻找大脚怪的滑稽尝试表明，即使从最不可能的来源中，您也可以挤出有趣的见解。
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热门文章
如果你错过了上个月TDS上最受欢迎的文章，这里有一些推荐给你。
- Pandas 2.0：数据科学家的改变游戏规则，作者：Miriam Santos
- ChatGPT代码解释器：如何节省数小时的工作时间，作者：Soner Yıldırım
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- 在Colab笔记本中微调自己的Llama 2模型，作者：Maxime Labonne
- 从分析到实际应用：客户生命周期价值的案例，作者：Katherine Munro
我们很高兴在6月迎来了一批新的TDS作者，包括Viacheslav Zhukov、Khouloud El Alami、Het Trivedi、Mike Jones、Felix van Deelen、Shahar Davidson、Blake Atkinson、Anna Via、Jack Blandin、Solano Todeschini、Elen Gabrielyan、Patryk Miziuła、PhD和Jan Kanty Milczek、Dakota Smith、Viggy Balagopalakrishnan、Marc Delbaere、Matthias Minder、Ashley Chang、Dave Lin、Leah Nguyen、Dasha Herrmannova、Ph.D.、John Leung和Hans van Dam。如果你有一个有趣的项目或想法想与我们分享，我们很乐意听取！
下个月再见。