The KPMG scandal: We have seen this show before
过去一个月席卷毕马威的丑闻有很多令人感动的部分，但都可以用一句朴实的澳大利亚谚语来概括——“相同的东西，不同的桶”。我们之前已经多次看过这个节目，包括在 2022 年，有消息称普华永道与联邦政府合作开发新业务毕马威丑闻后：我们之前已经看过这个节目，首先出现在澳大利亚研究所。
中国の不動産関連統計（26年6月）～販売低迷が続く。在庫の減少は緩やかに進展
- 中国国家统计局于2026年7月15日公布了2026年6月房地产相关统计数据。其中，房地产销售面积同比（我们的测算，图1）为-14.3%（上月为-13.2%）。我们预测的环比变化（图2）为-3.8%（上月-3.2%）。 ・2016年5月房屋销售价格（70个城市的简单平均）与去年同月（上月-3.6%）相比为-3.5%（图3）。一、二线城市降幅收窄。与上月相比，为-0.15%（上月为-0.2%）（图4）。一线城市增速放缓，而二、三线城市降幅收窄。 ・房地产开发投资同比（我们的预测，图5）为-24.4%（上个月为-24.4%）。我们预测的环比变化（图6）为-10.7%（上月为-7.6%）。 ・房地
Make the most of your TRICARE Pharmacy Program benefit: How to use Q-Anywhere at military pharmacies
您最近在军药房配过处方吗？如果是这样，您可能知道军队药房的程序与民用药房不同。当提供者向军药房开出新处方时，您需要在药剂师配药之前激活该处方。最近，国防卫生局更新了其 Q-Anywhere 功能，使处方领取过程变得更加轻松便捷。
Monitor Amazon SageMaker Pipelines cross-account with custom Amazon CloudWatch dashboards
在这篇文章中，我们提出了一个解决方案，旨在使用 Amazon CloudWatch 自定义控制面板集中监控跨 AWS 账户和区域的 SageMaker Pipelines。随附的 GitHub 存储库提供了所需基础设施的可自定义 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 示例。
Agentic vision: Building visual intelligence with Amazon Bedrock and MCP servers
在这篇文章中，我们将引导您了解计算机视觉 MCP 服务器，该服务器阐释了这种方法，展示了 AI 系统如何通过单一标准化界面处理视觉信息并做出智能决策。这种融合将曾经复杂的集成挑战转变为简化的流程，使人工智能功能可供更广泛的应用程序和开发人员使用。
Altitude is not strategy, over Iran or elsewhere
其中，米切尔航空航天研究所所长戴维·A·德普图拉 (David A. Deptula) 对《Breaking Defense》最近发表的一篇有关伊朗冲突中“滨海空域”的评论提出了异议。
Schiess likely to sail through Space Force chief confirmation
“不引起争议并不是一件坏事，”缅因州参议员安格斯·金 (Angus King) 表示，他指出 SASC 听证会的低投票率是对 CSO 提名人道格·希斯 (Doug Schiess) 中将的“赞扬”。
Trump’s intelligence pick pressed on 2020 election, defends handling of New York Times subpoenas
杰伊·克莱顿 (Jay Clayton) 多次拒绝承认乔·拜登 (Joe Biden) 在 2020 年获胜，并坚持曼哈顿检察官办公室向四名《纽约时报》记者发出的传票，因此面临民主党的批评。
Prepare These 5 Assets Before Your AI Agents Take On More Work
如何定义重复性工作，为人工智能提供正确的背景，解释什么是高质量的工作，并决定哪些地方仍然需要人类判断。在人工智能代理承担更多工作之前准备这 5 项资产首先出现在《走向数据科学》上。
Why Your Betas Explode: The Hidden Geometry of Multicollinearity
为什么你的回归系数不断变化，以及什么几何学与之有关。为什么你的贝塔值爆炸：多重共线性的隐藏几何学一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Get the Most Out of Claude Fable 5
最大限度地利用《克劳德寓言 5》这篇文章《如何充分利用《克劳德寓言 5》》首先出现在《走向数据科学》上。
Don’t Let Claude Grade Its Own Homework
在 GitHub Actions 中使用 Codex 进行跨提供商 PR 审查，以及为什么来自不同实验室的第二意见胜过任何自我审查这篇文章“不要让 Claude 给自己的作业评分”首先出现在 Towards Data Science 上。
企业文档智能 [Vol.1 #7quinquies] - 幻觉通常是垃圾。修复检索，模型就没有什么可弥补的了大多数 RAG 幻觉都是检索失败：检索砖如何决定模型可以发明什么，该帖子首先出现在《走向数据科学》上。
How I Mastered Data Structures and Algorithms for ML (In 6 Weeks)
我用于在编码面试中取得好成绩的策略、问题和流程。我如何掌握 ML 的数据结构和算法（6 周内）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
以下文章最初出现在 Addy Osmani 的博客上，经作者许可在此重新发布。我与他人共同撰写了一份关于人工智能如何改变软件生命周期的谷歌白皮书。我不打算总结整个事情。相反，这里有一些我认为实际上很重要的想法，加上六位数 [...]
人工智能席卷了软件开发。我们两人共同为软件工程师打造产品，为数百万日常用户打造消费产品，因此我们利益攸关。我们希望人工智能生产力的故事是真实的。更多的产出、更严格的时间安排、更快乐、更高效的工程师。谁不会呢？但是当我们 [...]
AI agent governance at scale: from 5 agents to a 500-agent workforce
治理5个代理是一个审查过程。管理 500 个代理是一个基础设施问题。当少数代理可见并受到密切监视时，手动审核和团队级批准就可以发挥作用。一旦代理遍布各个业务部门、工具和环境，这种监督就会崩溃。企业需要一个人工智能代理治理模型，其中包括集中身份、可重用……大规模的后人工智能代理治理：从 5 个代理到 500 名代理劳动力首先出现在 DataRobot 上。
Delegation chains, the confused deputy, and the protocols you actually deploy
委托链、混乱的代理以及您实际部署的协议 代理很少单独行动。用户请求代理做某事。代理调用工具。该工具调用另一个代理。当工作完成时，三到四个参与者已经触及了请求，每个参与者都代表之前的参与者...后委托链、困惑的代理以及您实际部署的协议首先出现在 DataRobot 上。
