RIMPAC 26: Pacific Submarine Force efforts to preserve undersea domain advantage
夏威夷珍珠港-希卡姆联合基地 — 在 2026 年环太平洋演习 (RIMPAC) 期间，美国太平洋舰队 (COMSUBPAC) 部队潜艇部队指挥官将使用真实的海上训练场景来展示独特的能力，以最大限度地发挥水下领域的优势。今年的演习将突出两项关键投资，这些投资正在重塑 COMSUBPAC 部队在有争议的海上环境中战斗和获胜的训练方式：先进的无人水下航行器 (UUV) 和远程火力。
Air Force earns top accolades in 2026 DoW Environmental Awards
DAF 因其在保护环境、同时提高运营准备和社区生活质量方面做出的杰出努力而获得了四个类别的最高荣誉。
Marine Corps drafting new strategic vision for its information warfare arm
即将推出的计划，以《突破防御》的粗略描述，是此类计划中的第一个，类似于年度海军陆战队航空计划。
DIU seeks cheaper drones to carry out Reaper missions
该通知是在据报道近 30 架“收割者”在与伊朗的战斗中损失后发出的。
Chinese ballistic missile test is said to undermine nuclear weapons-free zone in South Pacific
中国多次指出澳大利亚、美国和英国之间的 AUKUS 核潜艇协议违反了该条约。
Survival Analysis for Data Drift and ML Reliability
将模型退化视为故障时间问题数据漂移和 ML 可靠性的后生存分析首先出现在《走向数据科学》上。
Proxy-Pointer RAG: Temporal Reasoning Without Semantic Precompilation
Proxy-Pointer 和 LLM-Wiki 的技术比较后 Proxy-Pointer RAG：无需语义预编译的时间推理首先出现在 Towards Data Science 上。
Inside the Subspace Where Spurious Correlations Are Born
为什么小样本可以偶然产生大相关性，以及为什么大样本并不总是意味着有意义这篇文章《内部虚假相关性诞生的子空间》首先出现在《走向数据科学》上。
The Threshold Is a Price, Not a Percentage
如何通过使用成本不对称而不是固定的置信截止来决定人工智能代理何时应自行行动阈值是价格，而不是百分比的帖子首先出现在走向数据科学上。
A Production RAG Pipeline for PDFs: Relational Parsing, TOC Retrieval, Typed Answers
企业文档智能 [Vol.1 #9A] - 同一篇论文，与第 1 条相同的问题。每块砖一个升级的合同：文档解析、问题解析、检索、生成PDF 的生产 RAG 管道：关系解析、TOC 检索、类型化答案一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Measuring Structure Stability of Econometric Models
时间序列预测最简单最重要的想法计量经济模型的结构稳定性后测量首先出现在走向数据科学上。
Granger Causal Networks and Indirect Feedback
结构 VAR 的非参数变量选择后格兰杰因果网络和间接反馈首先出现在《走向数据科学》上。
10 Probability Concepts for Machine Learning Explained Simply
模型几乎不可能对任何事情 100% 确定。这 10 个概率概念解释了它如何做出决策。
Intelligence is Free, Now What? <br> Data Systems for, of, and by Agents
...民有、民治、民享的政府... — 亚伯拉罕·林肯，葛底斯堡演说 (1863) 人工智能的成本正在迅速下降。到 2023 年初，GPT-4 级功能的成本约为每百万代币 30 美元；如今，同样的价格低于 1 美元，一些提供商将成本压低到 0.10 美元以下。在各个基准中，推理价格每年下降 9 倍到 900 倍，下降中位数接近 50 倍。即使是前沿型号也每一代都变得越来越便宜，开源型号紧随其后。至关重要的是，即使“诺贝尔奖获得者天才级”智能还没有出现，但足以满足绝大多数知识工作的智能今天已经存在，而且每个月都在变得更便宜。按照这个速度，我们很快就会进入几乎免费的智能时代——这种智能对于日常知识
