在AI时代，技术分析的重点已从信息收集转向模型构建。AI能够快速整合信息，节省时间，使人们专注于更高层次的思考。洞察的挑战在于如何构建有效的模型和提出有力的问题。

在AI时代，智能体成为企业的新型数字人力，通过更强的连接实现人与数据、知识的协同。企业需优化场景选择、数据治理和模型构建，利用大模型和数据平台，构建智能体集市，以提升营销和运营效率。

本文提出了MM-Agent框架，旨在提升现实世界数学建模的模型构建能力。该框架将建模过程分为四个阶段，实验结果表明其在111个建模问题上表现优异，帮助大学生团队在2025年MCM/ICM中获得决赛奖，验证了其有效性。

本研究系统性回顾了生成语言建模中低资源语言的数据稀缺问题，评估了54项研究提出的技术策略，如单语数据增强和多语言训练。发现现有方法主要集中于少数低资源语言，评估方法不一致，并提出了扩展建议以支持更多低资源语言的生成模型构建。

本研究提出了一种名为GRAML的方法，将目标识别视为深度度量学习任务，从而解决了手动模型构建的问题。GRAML能够在仅有一个示例的情况下，快速且准确地识别新目标，展现出比现有技术更高的速度和灵活性。

本研究探讨在不确定性条件下学习部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）模型的方法。实验表明，使用大型语言模型（LLM）生成候选概率程序并进行反馈调整，可以更有效地构建低复杂度的POMDP模型。

机器学习在现代技术中至关重要，.NET开发者可以通过ML.NET框架轻松构建和部署模型。文章介绍了机器学习的基本概念、模型构建流程和优化策略，并强调数据质量和伦理问题的重要性，旨在帮助开发者掌握相关技术。

本文介绍了泰坦尼克号生存预测的数据预处理过程，强调数据处理的重要性。通过分析特征与生存率的关系，提取新特征并进行数据清洗，最终构建预测模型。

大型语言模型（LLM）正在改变数据科学项目的工作方式，帮助数据科学家在数据探索、特征工程和模型构建中提高效率。通过Pandasai库，用户可以轻松探索数据集并生成新特征，同时LLM还可用于生成合成数据，提升模型的泛化能力。

本研究探讨了链式推理对直接偏好优化（DPO）在文本到SQL应用中的影响。通过增强数据集并注入合成的链式推理，DPO的性能显著提升，表明链式推理对DPO潜力的激发至关重要，为文本到SQL模型的构建提供了重要见解。

本研究提出了一种基于网格单元的空间知识图谱管理新方法，旨在简化模型构建并拓展路由和导航任务的应用潜力。

研究分析仇恨言论检测模型在定义与实际应用间的差距，提出DefVerify流程：编码用户定义、量化模型反映、识别失效点。结果显示模型与定义差距大，需改进模型构建。