Emulating the invisible threat: Army’s C5ISR Center pushes 4ID to the limit at Ivy Mass
马里兰州阿伯丁试验场（2026 年 8 月 25 日）— 在今天的战斗中，士兵的无线电与步枪一样重要。但是当一个看不见的电子出现时会发生什么...
位于弗吉尼亚州赫恩登的 ShorePoint, LLC 抗议应要求向位于弗吉尼亚州麦克莱恩的 Booz Allen Hamilton Inc. (BAH) 发出任务订单...
A Pacific conflict may not look like conventional war, SOCPAC commander says
在夏威夷的一个非常规战争论坛上，指挥官们提出了警告和建议。
In southern Lebanon, fighting Hezbollah in the hills becomes a strategic conundrum
在黎巴嫩南部丘陵地带，当地军队渴望维持对以色列军队撤出地区的控制。
India turns to private sector to ramp up missile production
由于担心出现瓶颈，印度已批准将常规导弹系统技术从国营组织转让给私营公司。
Russia is running out of cash due to its war in Ukraine: report
据彭博社报道，随着俄罗斯领导人加倍努力，今年春天俄罗斯的战争支出将国家推向现金耗尽的边缘。
Noisy Text in RAG: Typos, OCR, and the Gap Classical Spell-Check Leaves
企业文档智能 [Vol.1 #B1] - 一个问题的三个根源。用户打字错误、快速打字转录噪音、OCR 字符错误。经典的拼写检查可以处理其中之一。嵌入带来其余的 RAG 中的嘈杂文本：打字错误、OCR 和 Gap 经典拼写检查叶子首先出现在《走向数据科学》上。
From One Agent to a Team: Understanding Codex Subagents
在 Codex CLI 中定义专业代理并协调其工作的实践指南从一个代理到一个团队：了解 Codex 子代理一文首先出现在走向数据科学上。
The Sigmoid Function: From 'e' to Neural Networks
我们一直使用这个方程。但它实际上是从哪里来的？《Sigmoid 函数：从“e”到神经网络》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Connecting My LangGraph AI Agent to Postgres
如何使用 Docker 在本地或在云端运行后端将我的 LangGraph AI Agent 连接到 Postgres 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
4 Claude Skills Every Data Scientist Needs in 2026
如果您不想落后，今天就值得在您的工作流程中添加四项技能2026 年每位数据科学家需要的 4 项克劳德技能一文首先出现在《迈向数据科学》上。
I Trained Six Models for Fraud Detection, and the Best One Isn't in Production
最后一年的项目教会了我关于评估指标和生产决策之间的差距我训练了六个用于欺诈检测的模型，但最好的一个没有投入生产的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
当你停止提供模型上下文并让它自己寻找自己的内容，在严格的限制内遍历知识图时会发生什么，以及四个模型和一个错误的预测揭示了这是否值得做。停止给你的人工智能代理一个搜索框并开始给它输入类型的工具，硬边界和一个它不能说话的门首先出现在走向数据科学上。
Why Claude Code Time Estimates Are Poor
成为 LLM 编程的更好沟通者为什么 Claude 代码时间估计很差的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
When to Use Claude Code and When to Use Codex
了解哪种编码代理最好 何时使用 Claude Code 和何时使用 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Agentic AI Is Rewriting The Analytics Stack But There's One Skill It Still Can't Touch
随着人工智能处理更多的执行任务，哪些工作应该属于代理而不是人类，为什么这种区别很重要？代理人工智能正在重写分析堆栈，但有一项技能仍然无法触及，该文章首先出现在《走向数据科学》上。
以下文章最初出现在 Tim O’Brien 的 Medium 博客上，经作者许可在此重新发布。人工智能成本易算难懂，用代币量来判断努力程度？虽然这可能感觉像是价值或复杂性的有效衡量标准，但它并没有捕获定义 [...]
