揭秘数据科学前沿：AI工作流、算法发现与数据安全挑战本文探讨了利用本地大语言模型发现高性能算法、图神经网络革新需求预测、

探讨了如何利用开源模型在高效代码生成领域探索新前沿，展示了本地大语言模型在算法发现方面的应用潜力。

阐释了为何将库存单位建模为网络可以揭示传统预测方法所遗漏的信息，凸显了图神经网络在复杂关系建模中的技术优势。

介绍了如何结合多模态AI和优化工具，构建自动化工作流以帮助技术基础薄弱的公司提升效率，涉及具体的系统集成与流程构建。

深入分析了训练数据被恶意篡改的攻击手段（即数据投毒），探讨了其动机和对模型安全性的影响，属于网络安全与对抗机器学习领域。

提出了一种创新的几何方法，通过分析模型内部状态的一致性来检测大语言模型生成的虚假内容，无需依赖另一个模型进行判别。