■概要 2026年4月16日，公平交易委员会发布了《生成式人工智能实况调查报告2.0版（以下简称报告）》。该报告调查和分析了生成式人工智能的市场，并考虑了反垄断法下的问题。报告称，市场分为三个部分。具体来说，分为三层：基础设施层，提供生成式人工智能模型的构建和运行环境；模型层，构建并提供生成式人工智能模型；应用层，提供生成式人工智能服务。在基础设施层，生成式AI模型开发者可以直接采购半导体，也可以在云端提供模型开发环境。在前一种情况下，NVIDIA作为半导体供应商具有优势。在后者领域，亚马逊、微软和谷歌是三大领先者。在模型层，无论是通用AI模型还是专用模型，拥有丰富计算资源（半导体等）和海量数
■摘要 在全球范围内，财政整顿的进展缓慢。在许多国家，财政赤字和政府债务余额在冠状病毒爆发后暂时有所改善，但尚未恢复到冠状病毒爆发前的水平。危机应对、高利率带来的利息支出以及国防开支增加是许多国家财政扩张的共同压力，而各国独特的制约因素也阻碍了财政稳健性。扩张性财政管理虽然在短期内具有支撑经济的效果，但也带来了利率上升、通胀高企、金融体系风险等副作用。本文概述了主要国家的财政状况，并考虑了扩张性财政管理带来的风险。 ■目录 - 疫情过后发达国家财政管理依然宽松 - 三大因素交织，财政健康状况改善取得进展 - 桁架冲击导致金融体系不稳定 - 各国央行正受到各种不确定因素的影响 - 审视推行积极财
Two Decades of Cooperation in the Indo-Pacific: Pacific Partnership 2026 Mission Begins
圣地亚哥——太平洋伙伴关系是美国海军在印度-太平洋地区开展的最大规模的年度海上人道主义和民间援助行动，随着美国人员于 2026 年 5 月 27 日从圣地亚哥出发前往菲律宾的任务协调中心而正式开始。
The One Meeting to Rule Them All: Forging a Shared Understanding in the Modern Command Post
本文提出操作同步会议 (OPSYNC) 作为基本解决方案。
Gunsmiths Play Essential Role in Winning Revolutionary War
独立战争时期的枪械制造商从头开始手工制作独特的、不可互换的枪支，尽管战场上武器经常出现故障，但爱国者部队仍能保持武装。
Cyber Force? Senator pushes to create service branch under the Army
网络服务的想法之前就已经提出过。一些专家认为现在正是时候。
New Zealand budget spares defense, intelligence agencies from cuts
“基于规则的全球体系正面临压力。各国正在增加国防支出，”财政部长尼古拉·威利斯表示。
Embeddings Aren’t Magic: The Predictable Failure Modes of RAG Retrieval
企业文档智能 [卷。 1 #2] 为什么处理同义词和释义的相同矢量搜索在否定、精确标识符和贵公司的首字母缩略词方面会默默失败，以及失败时应使用什么。嵌入不是魔法：RAG 检索的可预测失败模式一文首先出现在《走向数据科学》上。
RAG Is Burning Money — I Built a Cost Control Layer to Fix It
大多数 RAG 系统都是针对答案质量而不是成本进行优化的，而盲点的成本很快就会变得昂贵。在本文中，我分解了一个结合了语义缓存、查询路由、令牌预算和熔断的生产就绪成本控制层，在不牺牲答案质量的情况下实现了 LLM 成本降低 85%。 帖子《RAG 正在烧钱 — 我构建了一个成本控制层来修复它》首先出现在《走向数据科学》上。
Qdrant TurboQuant Explained: Is TurboQuant the Silver Bullet?
大多数工程师将量化视为收缩向量。 TurboQuant 提出了一个更难的问题：你能在不破坏几何形状的情况下缩小它们吗？Qdrant TurboQuant 帖子解释：TurboQuant 是银弹吗？首先出现在《走向数据科学》上。
Meta-Cognitive Regulation Might Be the Most Important AI Skill Nobody Is Talking About
随着人工智能变得越来越聪明，真正的区别可能是人类如何很好地调节自己的思维。后元认知调节可能是无人谈论的最重要的人工智能技能，该技能首先出现在《走向数据科学》上。
Why Gradient Descent Became Stochastic
从基于微积分的优化到随机梯度下降的逐步旅程“为什么梯度下降变成随机”一文首先出现在《走向数据科学》上。
Five Questions About Chronos-2, the Time Series Foundation Model
第 1 部分：从业者对单变量、多变量、协变量通知和冷启动预测的演练。关于 Chronos-2 的五个问题（时间序列基础模型）首先出现在《走向数据科学》上。
DAX 中最重要的概念之一是血统。这是关于某物来自何处的信息。让我们看看它是什么以及我们如何操纵它。解释 DAX 中的谱系一文首先出现在 Towards Data Science 上。
DiffuJudge-AV: A Diffusion-Inspired Framework for Calibrated AV Video Evaluation
一种受扩散启发的框架，用于压力测试和降噪 LLM-as-a-Judge 管道，应用于安全关键的驾驶视频。后 DiffuJudge-AV：用于校准 AV 视频评估的扩散启发框架首先出现在走向数据科学上。
EmoNet: Speaker-Aware Transformers for Emotion Recognition — and What I’d Build Differently in 2026
对我的硕士学位论文的回顾、它所占据的排行榜，以及自此重塑该领域的法学硕士转变。EmoNet：用于情绪识别的说话者感知变压器 - 以及我在 2026 年以不同方式构建的内容首先出现在《走向数据科学》上。
The Infrastructure Behind Making Local LLM Agents Actually Useful
使用本地开放权重模型、vLLM 和长上下文基础设施构建快速、可靠的科学代理的经验教训使本地 LLM 代理真正有用的基础设施背后的帖子首先出现在走向数据科学上。
以下文章最初出现在阿西莫夫附录子堆栈上，经作者许可在此处重新发布。 Bill Gurley 有一篇关于他所谓的开源策略的优秀文章，我们建议您阅读。关于他的结论性论点有很多值得争论的地方：开放权重模型对于保持人工智能市场至关重要 [...]
