USINDOPACOM Statement on DPRK Missile Launches
我们了解朝鲜多次发射弹道导弹，并正在与韩国和日本以及其他地区盟友和伙伴密切磋商。美国谴责这些行为，并呼吁朝鲜不要采取进一步的非法和破坏稳定的行为。虽然我们评估认为这一事件不会对美国人员、领土或我们的盟友构成直接威胁，但我们将继续监控事态发展。美国对韩国和日本的防御承诺依然坚定不移。
Pacific Angel 25-3, Bangladesh Air Force, BAF, PACAF, INDOPACOM
孟加拉国吉大港 - 美国空军、孟加拉国空军和斯里兰卡空军于 2025 年 9 月 15 日在吉大港 BAF Zahurul Haque 发射了太平洋天使 25-3，开始为期四天的实地训练演习，旨在加强灾难响应、人道主义援助和区域伙伴关系。
USINDOPACOM Commander, Deputy Secretary of State Visit Marshall Islands to Strengthen Partnership
马绍尔群岛共和国马朱罗 — 美国印太司令部司令塞缪尔·J·帕帕罗上将和副国务卿克里斯托弗·兰道于 2025 年 9 月 18 日完成了对马绍尔群岛共和国的首次访问。这次访问表明了美国致力于深化太平洋地区伙伴关系和推进共同优先事项的承诺。
巴布亚新几内亚莫尔兹比港 — 美国印太司令部司令塞缪尔·J·帕帕罗上将于 9 月 15 日至 16 日前往巴布亚新几内亚，与美国副国务卿克里斯托弗·兰道一起参加巴布亚新几内亚的庆祝活动。
日本冲绳——雨水飞扬，覆盖了一百多个帐篷，在冲绳潮湿的微风中拍打。日本冲绳汉森营作战镇训练场，第三海军陆战队远征军的碎石街道上尘土飞扬。在最初为支持城市战斗训练而建造的煤渣砖建筑内，笔记本电脑屏幕的光芒和强硬的电话交谈声冲破了热浪。海军陆战队队员弯腰查看地图、跟踪部队，并通过从模拟村庄连接到数百英里外部队的网络推送信息。
Pacific Angel 25-3 kicks off in Chittagong, Bangladesh
孟加拉国吉大港 — 美国空军、孟加拉国空军和斯里兰卡空军于 2025 年 9 月 15 日在吉大港 BAF Zahurul Haque 发射了太平洋天使 25-3，开始为期四天的实地训练演习，旨在加强灾难响应、人道主义援助和区域伙伴关系。
印度尼西亚巴图拉贾 — 2025 年 9 月 2 日，在印度尼西亚巴图拉贾举行的超级鹰盾 25 活动期间，分配到第 523 工兵支援连、第 84 工兵营、第 130 工兵旅的美国陆军工程师、加拿大武装部队的工程师以及印尼国家军队 (TNI) 军人为一条新建道路举行剪彩仪式。
From green to gold: ACES shapes a retiring officer’s educational journey
作者：Linda Willer-Wright美国陆军设施管理司令部公共和国会事务特别报道当拉里·沃克曼上校走进军队时......
Digging In: From Archaeology to Army Service
对于许多选择服兵役生活的人来说，这条道路早在他们举起右手之前就已经开始了。有些人在军人家庭长大，并跟随...
Freedom Haulers Initiative to Help Veterans Get Commercial Driver's Licenses, Better Jobs
唐纳德·J·特朗普总统宣布启动“自由运输者”运动，这是一项新举措，旨在通过建立从军到商的驾驶执照渠道，帮助退伍军人在服完兵役后找到高薪商业司机工作。
Virginia Guardsmen Strengthen Engineering Skills in Mongolia
弗吉尼亚陆军国民警卫队工程师在年度训练期间支持蒙古的多国演习，包括在“可汗探索 26”演习期间修建道路、测量和进行现场维护操作。
Chinese military researchers tap US AI models to train defense systems
据报道，中国研究人员使用 OpenAI 和 Anthropic 开发的领先的美国人工智能模型来训练人工智能系统以提高防御能力。
A Simplified View of the Jacobian Conjecture
完整的猜想是在抽象域上陈述的，但反例是一个具体的 3D 函数，我们可以使用熟悉的几何思想和一点代数来解释和可视化它。雅可比猜想的简化视图首先出现在走向数据科学上。
The Python Ecosystem That Changed AI Development
一个开源生态系统如何让最先进的人工智能变得易于使用《改变人工智能发展的 Python 生态系统》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Organize All of Your Coding Agent Tasks
优化您与编码代理的交互方式如何组织所有编码代理任务一文首先出现在走向数据科学上。
How to Build a Context Layer and a Company Brain
将公司分散的知识转化为法学硕士可以可靠使用的东西实际上需要什么——以及为什么演示占工作量的 5%。如何构建上下文层和公司大脑的帖子首先出现在走向数据科学上。
Coding Agents Don’t Need Bigger Context Windows — They Need a Context Compiler
大多数编码代理将提示构造视为检索：收集更多文件，添加更多上下文，希望模型能够弄清楚。但这种方法很快就会失效。随着上下文的增长，不相关的代码会争夺注意力，当窗口填满时，智能体开始压缩自己的内存——通常是在任务中。看似“遗忘”的东西通常只是退化的环境。本文探讨了一种不同的方法：将提示构造视为编译器，决定保留什么、减少什么以及完全丢弃什么。编码代理不需要更大的上下文窗口 - 他们需要上下文编译器首先出现在走向数据科学上。
The 3× Token Bill We Didn’t See Coming
看似无害的多代理架构迁移如何悄然使我们的 LLM 成本增加两倍，以及实际解决方案。我们没有看到的 3× 代币法案即将到来的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
