原型开发如何帮你获得团队支持
数据科学家Eugene Yan分享通过构建原型（Prototype）而非仅靠文档来说服利益相关者的实战经验。文章指出原型能降低理解门槛、验证技术可行性并促进反馈，但也强调需配合“一页纸”说明项目价值。作者以计算机视觉项目为例，讲述从被拒到通过Demo获得资源支持的过程，并分享了使用FastAPI、Streamlit等工具快速搭建原型的技巧及踩坑教训。 
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如何利用语义ID训练支持可控推荐的LLM与推荐系统混合模型
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长上下文问答系统评估指南
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Eugene Yan在AI Engineer 2025演讲中分享推荐系统与搜索如何借助语义ID、数据增强和统一基础模型与LLM融合。
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LLM 裁判救不了产品，修复你的流程才行
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LLM 作为裁判救不了产品——修复你的流程才是关键
主张通过科学方法、评估驱动开发（Eval-Driven Development）和监控 AI 输出来优化产品流程，而非单纯依赖 LLM 裁判。
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数据科学家Eugene Yan分享其写作心法：从早期被导师建议提升沟通能力开始，通过写作强化学习、分享知识并建立个人品牌。文章涵盖选题策略、克服完美主义、平衡工作与写作等实用建议，强调写作对技术人员的职业价值。