PandasAI：让数据“开口说话”，用LLM赋能数据分析！
PandasAI 是一个基于 Python 的开源平台，通过结合大语言模型和检索增强生成技术，让用户以自然语言形式与数据进行交互。它支持多种数据格式，并提供 Docker 沙盒环境保障数据安全。
大语言模型
迈向ASI的一小步？MIT科研小队提出SEAL框架，让大语言模型学会自适应
MIT团队提出SEAL框架，通过生成自身微调数据和更新指令实现大语言模型自我适应。在知识整合和小样本学习任务中表现突出，但存在灾难性遗忘问题。未来有望扩展至预训练、持续学习及智能体模型领域。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主Richard Sutton预测大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内AI和强化学习将转向通过Agent与世界的第一人称交互获取‘体验数据’的学习。他强调AI需要新的数据来源，并且要随着增强而改进。他认为真正的突破还是来自规模计算。
《Happy-LLM》完整PDF首发！一周2.3k+star的大模型“顶流教程”
Happy-LLM教程在GitHub上一周内收获2.3k星，成为热门大模型学习资源。该教程从基础到手搓LLama2、RAG和Agent，由Datawhale成员编写并开源。
Playwright MCP：微软打造的AI自动化利器，一键搞定浏览器操作
微软推出的Playwright MCP项目通过MCP协议实现了大模型与浏览器自动化交互。支持多种主流浏览器，并提供丰富的交互功能，如点击、拖动、输入文本等，广泛适用于自动化测试、网页自动化操作以及与大语言模型集成等多种场景。