向 Towards Data Science 投稿你的 AI 工程实践

如果你在读《The New Stack》，很可能你已经做过值得写下来的事情：搭建过智能体（Agent）管道、将模型部署（Deploy）到生产环境，或者找到了让大语言模型（LLM）在实际系统中真正可靠的方法。你只是还没把它写出来。

现在就来改变这一点。我们邀请你将你的工作发表在《Towards Data Science》上。这是数据与 AI 领域最大的出版物之一，与《The New Stack》同属一个媒体网络。投稿免费，作者可通过 TDS 作者报酬计划获得补偿。

随着 AI 工程与基础设施工程日益密不可分，《The New Stack》作者所掌握的知识与 TDS 读者的需求重叠度巨大，且每天都在增长。

Towards Data Science 每月有超过 67.5 万次搜索点击、超过 15 万新闻订阅用户，以及超过 95 万的社交媒体关注者。但最重要的数字是无法衡量的：读者对我们所发布内容的信任。

每篇文章都由实践者而非营销人员撰写。我们的读者是数据科学家、机器学习工程师、AI 工程师和分析师，因为他们知道内容是由真正从事这项工作的人写的。

这对《The New Stack》读者为何重要

如果你身处云基础设施、DevOps 或智能体工程（Agentic Engineering）领域，你可能接触数据和机器学习系统的频率超出你的想象。

也许你用 Claude 和 OpenClaw 构建了一个处理真实生产工作流的多智能体系统，为基于 LLM 的管道设计了可靠的工具调用（Tool Use）层，或者对不同前沿模型进行了基准测试，以在推理质量和延迟之间找到合适的平衡点。太棒了——告诉我们你的故事。

也许你将一个智能体框架（Agentic Framework）连接到实时数据，构建了评估执行框架（Harness）以在模型回归问题发布前捕获它们，或者找到了让长时间运行的智能体保持专注而不丢失上下文的方法。发表你的发现。

这正是 TDS 读者期待的内容。

最能引起我们读者共鸣的文章通常有几个共同点：

具体而非笼统：“我如何用 Claude 和 OpenClaw 构建可靠的智能体管道”永远比“智能体 AI 简介”更受欢迎。我们的读者希望从你的具体经验中学习。
真正的技术深度：展示代码，解释权衡，讨论哪些方法行不通。实践者能立即识别出肤浅的内容，他们会直接划过去。
时效性角度：将你的文章与当前趋势联系起来：新的模型能力、智能体架构方式的变化、近期项目中获得的宝贵教训。给读者一个现在就关心的理由。
你自己的图表：一张清晰的架构图或标注得当的图表，能让一篇好文章变得更具传播性。

与我们合作时，你可以期待：

TDS 运行着一个作者报酬计划。一旦被接受，作者可以从文章中赚取报酬，作品与读者的连接越紧密，报酬越高。这是分享知识获得回报的直接方式。

流程很简单：撰写文章，通过我们的投稿表单提交，我们的编辑会进行审阅（通常在一周内）。我们会审核每份投稿的准确性、清晰度和相关性。如果你的文章被接受，它将获得首页展示、社交媒体推广，并可能入选我们的新闻通讯。

在投稿前，你可以查阅完整的投稿指南和常见问题解答，了解格式、图片和内容标准的详细信息。

你已经在构建下一代 AI 驱动的系统。将相关经验发表出来，不仅能帮助成千上万的其他工程师，还能在此过程中建立你的声誉。

我们很乐意阅读你的作品。点击此处提交文章。

The New Stack, Towards Data Science 和 Roadmap.sh 由 Insight Media Group 拥有和运营。

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（此处原为占位图，保留原文标记）