DARPA seeks ‘unconstrained, radical’ concepts for next-gen hypersonic cruise missile
五角大楼的秘密研究机构表示，需要新的进步来对抗对手的防空系统，以及能够以经济实惠的方式大规模生产高超音速武器的创新制造技术。
Feinberg requested defense industry board members for briefing
五角大楼二号官员要求国防公司首席执行官邀请董事会成员参与讨论的要求是史无前例的，但符合范伯格的工业策略。
Army shifts autonomy strategy to lean more on ‘awesome vendors’
一位陆军官员告诉 Breaking Defense，该军种最初建立软件骨干网的计划已经不再有意义，因为行业对该功能进行了真正的投资。
L3Harris launches new facility in Rhode Island to produce undersea training systems
据该公司称，ProvPort 占地 50,000 平方英尺的设施投资 600 万美元，旨在利用当地合作伙伴关系为社区提供“额外就业机会”。
Five things Space Command says it needs to win tomorrow’s wars
怀廷将军在 SMD 研讨会上的最后一次演讲中进一步呼吁采用新技术。
Trump swaps planes via catering truck after Iranian threats, reports say
据报道，在土耳其举行的北约峰会后，由于伊朗的威胁，特朗普被从空军一号转移到军用飞机上。
Building Multimodal Workflows with a Local LLM
使用 Gemma 4 和 Ollama 进行图像输入和结构化输出The post Building Multimodal Workflows with a Local LLM 首先出现在 Towards Data Science 上。
Backpropagation Explained for Beginners (Part 3): How Backpropagation Really Works
从一个梯度到每个梯度这篇文章《为初学者解释反向传播（第 3 部分）：反向传播的实际工作原理》首先出现在《走向数据科学》上。
Scaling AI agents with trustworthy data
业务和技术领导者无需相信代理人工智能的时代已经到来。组织正在迅速采用代理，很少有高管怀疑该技术改变工作的潜力。但许多组织发现，实现人工智能所需的投资回报 (ROI) 取决于是否拥有正确的基础，但基础设施和数据不足……
Why “It Depends” Is the Most Future-Proof Phrase in Software
问建筑师几乎任何问题，你都会得到相同的答案：这取决于情况。多年来，这个答案一直是关于建筑师的笑话，但在人工智能可以比你描述的速度更快地生成工作服务的时代，“这取决于”是软件中最重要的短语之一。它[...]
The Two Pillars of Post-training: Reinforcement Learning and Supervised Fine-Tuning
这是Sharon Zhou培训后系列的第二篇文章。请在此处阅读第 1 部分。在本系列的第一篇文章中，您了解了培训后如何通过使法学硕士以某种方式表现来缩小其可用性的根本差距。在这篇文章中，您将探索可用于更改模型的 [...]
Local tracing in the DataRobot CLI: catch issues before production
DataRobot 本地跟踪从第一行代码开始在您的本地主机上放置一个 OpenTelemetry 仪表板，以便您可以在代理行为到达生产环境之前对其进行调试。DataRobot CLI 中的本地跟踪：在生产之前捕获问题一文首先出现在 DataRobot 上。
5 Easy Ways to Install Python on Windows
了解如何使用 Python 安装管理器、WinGet、uv、Miniconda 或官方 Python 安装程序在 Windows 上安装 Python，并为初学者和 Python 开发选择最佳设置。
NLP in 2026: Trends, Use Cases & Future of Language AI | Shaip
每天，您的组织都会产生堆积如山的文字。支持票据、合同、临床记录、客户评论、电子邮件、通话记录。大约 80% 的企业数据以这样的非结构化文本形式存在——直到最近，几乎没有一个数据可以进行大规模分析。它就在那里。自然语言处理改变了这一点。到 2026 年，随着大型语言模型承担重任，NLP 已经从一个小众研究领域变成了几乎所有你接触到的人工智能产品背后的引擎。市场反映了这一点：分析师预计 NLP 将从 2025 年的约 $37-51B 增长到 2030 年代初期的 $190-250B，并且 78% 的组织已经报告在其业务中使用人工智能。那么今天的 NLP 到底是什么，它实际上是如何工作的，以及它的发
