要点 60 多年前，美国政策制定者、经济学家和劳工领袖一致认为，新的经济力量加强美国繁荣与安全的潜力即将出现。但正如他们所理解的，风险在于，即使经济增长有可能使国家受益，因为[…]过去贸易调整政策在人工智能时代支持失业工人的教训首先出现在公平增长上。
Ukrainian troops share lessons learned from fighting Iran's Shahed drones
十多天来，伊朗使用沙赫德无人机瞄准美国基地，杀死美军并袭击民用基础设施。但早在飞越中东之前，俄罗斯发射的“沙希德”导弹就瞄准了乌克兰军队和基础设施。特约记者杰克·休森从哈尔科夫报道，他在那里与有应对无人机经验的前线部队进行了交谈。
随着《马拉松》的最终推出，我们向三位 Bungie 开发者询问了这款科幻撤离射击游戏的世界、美学和野心。
I used Nano Banana 2 to make perfect sketchnotes: 5 lessons learned (and how I broke Gemini)
结果令人着迷、令人印象深刻，但有时却出奇地糟糕。这里有五个技巧可以帮助您更快地获得更好的结果。
From $1M To $10M ARR: Lessons From Fast-Growing Learning Tech Companies
对于许多学习科技公司来说，在 ARR 方面向前迈出下一步是一项挑战。这一里程碑只能通过公司的思维方式和组织转变来实现。在本文中，我们探讨了帮助您的公司发展的必要步骤。这篇文章首先发表在电子学习行业。
GAO 的发现法定公平维护 (MOEquity) 要求通常禁止州和地区不成比例地削减为低收入学生比例较高的地区或学校提供的资金。从 2021 年 7 月开始，教育部提供指导和技术援助，帮助各州和地区满足这些要求，作为接收某些 COVID-19 救济资金的一部分。教育官员表示，他们实时制定并完善了这一指南。因此，该机构没有制定内部书面程序供其工作人员在提供相关技术援助时使用。联邦监督和绩效原则和实践指出了内部指导和书面文件的重要性，以确保一致性。如果没有这些，教育部门就无法确保各州获得有关实施 MOEquity 的一致信息。此外，不一致应用指导的风险可能会随着员工流动而增加，教育部称这种情况发生
Semantic Layers in the Wild: Lessons from Early Adopters
我的第一篇文章阐述了语义层可以为现代企业带来什么：每个需要它的人都可以访问单一事实来源 - Tableau 和 Power BI 中的 BI 团队、热爱 Excel 的分析师、通过 API 进行的应用程序集成，以及现在跨组织激增的 AI 代理 - 所有这些都来自相同的受监管、高性能指标 [...]
10 Lessons L&D Leaders Learned While Scaling Learning Programs
了解 L&D 领导者在扩展学习计划时学到的 10 个关键经验教训，从个性化和自动化到采用、治理和影响。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Lessons learned at Steel Knight 25: Operating within and as a kill web
专栏作家罗宾·莱尔德 (Robbin Laird) 在 12 月参观了海军陆战队的一次大型演习，并为海军陆战队的未来留下了一些重要印象。
CYBERCOM 2.0 could provide lessons for how Navy identifies tech talent
海军和其他军种仍在研究如何支持 CYBERCOM 2.0 的实施。
Ferret-UI Lite: Lessons from Building Small On-Device GUI Agents
开发与图形用户界面 (GUI) 有效交互的自主代理仍然是一个具有挑战性的开放问题，特别是对于小型设备上模型。在本文中，我们介绍了 Ferret-UI Lite，这是一种紧凑的端到端 GUI 代理，可以跨不同平台（包括移动、Web 和桌面）运行。利用为开发小型模型而优化的技术，我们通过从真实和合成来源中策划多样化的 GUI 数据混合物来构建我们的 3B Ferret-UI Lite 代理，通过思想链推理和可视化工具的使用来增强推理时性能，并且......
Evaluating AI agents: Real-world lessons from building agentic systems at Amazon
在这篇文章中，我们提出了一个针对 Amazon 代理 AI 系统的综合评估框架，该框架通过两个核心组件解决了 Amazon 代理 AI 应用程序的复杂性：一个通用评估工作流程，用于标准化不同代理实施中的评估程序；以及一个代理评估库，该库在 Amazon Bedrock AgentCore 评估中提供系统测量和指标，以及 Amazon 使用案例特定的评估方法和指标。
GAO 发现截至 2025 年 6 月，国税局 (IRS) 处理了近 500 万份员工保留信贷 (ERC) 索赔。美国国税局迅速采取行动管理 ERC，但在评估不当付款风险和处理激增的索赔方面准备不足。为了解决不当索赔问题，国税局于 2023 年 9 月暂停处理。据国税局官员称，国税局于 2025 年 12 月 31 日之前结清了大部分索赔。 GAO 总结了 ERC 设计和管理的六个经验教训。从员工保留信贷的设计和管理中汲取的经验教训 通过就业税提供救济提供了好处和挑战 好处包括雇主无需纳税。挑战包括与所得税的相互作用。一些设计决策增加了复杂性和不当支付风险 复杂性和追溯性资格标准使资格确定变得
支持小企业主理解工人的观点并采取行动，是同时提高工作质量和小企业发展组织促进经济弹性的使命的一种有前途的做法。文章《理解并根据工人的观点采取行动如何推动小企业成功：来自共同成功 CDFI 的经验教训》一文首先出现在阿斯彭研究所。
SkillBridge Soldier brings logistics experience to Army cannon factory
沃特弗利特兵工厂，纽约，2026 年 3 月 11 日 – 中士。一等卡万·诺里斯 (Kavan Norris) 是沃特弗利特阿森纳队 (Watervliet Arsenal) 的第一位 SkillBridge 实习生，他正在利用吸取的经验教训......
Hybrid Neuro-Symbolic Fraud Detection: Guiding Neural Networks with Domain Rules
我真的认为我正在做一些大事：向损失函数添加几个简单的域规则，并观察超级不平衡数据上的欺诈检测猛增。第一次运行看起来很棒......直到我修复了一个偷偷摸摸的阈值错误并在五个不同的随机种子上运行了整个过程。突然之间，“巨大的胜利”几乎消失了。说实话，我最终得到的结果实际上更有用：提醒我们，在欺诈等罕见事件问题上，我们衡量成功的方式（阈值、种子、指标）比模型本身更容易欺骗我们。该规则确实使排名稍微好一点（您可以在 ROC-AUC 中一致地看到它），但真正的收益很小且脆弱。这是完整的故事 - 错误、差异、经验教训等等。混合神经符号欺诈检测：用领域规则指导神经网络首先出现在走向数据科学上。
