Pentagon CTO says it’s ‘not democratic’ for Anthropic to limit military use of Claude AI
“我们不会让任何一家公司在国会通过的政策之上制定一套新政策，”副部长埃米尔·迈克尔谈到五角大楼和人类之间持续存在的僵局时说道。
How Takaichi’s supermajority in Japan rewrites the strategic map of Southeast Asia
分析师罗尼·萨斯米塔 (Ronny Sasmita) 写道，日本众议院的统一力量为首相高市早苗领导下的广泛军事改革打开了大门。
MAG Aerospace loses protest in $96M Army contract
陆军没有发现任何问题，并签署了一份弃权书，扼杀了 MAG 论点的一个关键方面。
BAE says its Eurofighter pipeline is filled until first GCAP assembly
该公司表示，截至 12 月底，欧洲占 BAE 订单的 32%，而到 2025 年将占销售额的 11%。
The digital quant: instant portfolio optimization with JointFM
TL;DR JointFM 是第一个用于多元时间序列系统中零样本联合分布预测的人工智能基础模型。通过在几毫秒内生成连贯的未来场景，它可以实现实时投资组合决策，而不会出现传统数值模拟的滞后情况。 JointFM 代表了定量建模的范式转变：在合成随机微分的无限动态流上进行训练...数字量化：使用 JointFM 进行即时投资组合优化的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to make a cash flow forecasting app work for other systems
您的现金流预测应用程序运行良好。您的团队添加自己的数据以保持预测顺利进行。它的预测、跟踪差异和洞察力看起来都很棒。 ...直到您仔细查看细节，并确定这些系统实际上都没有相互通信。这是一个问题。整合所有...如何使现金流预测应用程序适用于其他系统的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to build resilient agentic AI pipelines in a world of change
变化是企业人工智能中唯一不变的。如果您的数据工作流程不是为了处理它而构建的，那么您的整个操作就会失败。大多数数据管道都很脆弱，当数据或基础设施发生轻微变化时就会破裂。这种停机可能会造成数百万美元的损失（每小时高达 540,000 美元），导致合规性差距，从而引发诉讼，并且……如何在变化的世界中构建弹性代理 AI 管道一文首先出现在 DataRobot 上。
CandyGF AI Chatbot App: Key Functions and Pricing Explained
CandyGF Anime AI Roleplay 面向喜欢较少对话限制的用户。它支持广泛的、开放式的交流，并根据用户设定的语气和方向发展其响应。 CandyGF 动漫人工智能角色扮演：它是如何工作的？ CandyGF Anime AI Roleplay 符合您的个人沟通习惯。它没有强制执行严格的格式，而是允许灵活性，优先考虑文本并避免您可能觉得不舒服的格式。它会倾听您的舒适程度并调整可用选项，从而将通话等内容从体验中剔除。系统会响应您的意图并在开放时刻提供建议，通常会创建约会风格的 [...]
Claude Cowork – Legal Tech Ally
一般法学硕士及其相关工具，特别是 Anthropic 的 Claude Cowork 及其新插件，最终会蚕食法律技术吗？或者...
AltaClaro + Verbit Launch Deposition Training Simulator
培训集团 AltaClaro 与言语智能先驱 Verbit 合作推出了 DepoSim，“一款人工智能驱动的沉积模拟器”。此举是在律师事务所开始......
How Portfolio Diversification Builds Stronger Plaintiff Firms
作者：Mathew Keshav Lewis，Darrow 首席运营官。最好的金融投资者并不能赢得所有的赌注。他们不需要。相反，他们通过管理风险、时机来取胜……
Claude's Role in Capturing Nicolás Maduro
五角大楼在委内瑞拉袭击期间使用了克劳德。 Anthropic：构建它的公司必须询问他们的软件实际上做了什么。通讯被拦截？卫星图像？情报合成？机密网络之外没有人知道。以下是证据所表明的内容。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 2, February 2026
1) 通过双空间一致性信息测量的缺失特征在线多标签流特征选择作者：J. Dai, J. Wang页数：610 - 6242) CoT-Drive: Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving With LLMs and Chain-of-Thought Prompting作者：H. Liao, H. Kong, B. Wang, C. Wang, K. Y. Wang, Z. He, C. Xu, Z. Li 页数：625 - 6413) ProLLaMA：用于多任务蛋白质语言处理的蛋白质大语言模型 作者：L. Lv, Z. Lin,
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 2, February 2026
1) 基于模糊信息粒的神经网络预测综述：方法、应用和未来挑战作者：J. Zhan、X. Wu、W. Ding、W. Pedrycz 页数：347 - 3672) 无人地面群系统的模糊博弈论控制设计：一种集成方法作者：X. Zhao、Z. Cui、Y. -H. Chen, J. Huang 页数：368 - 3813) 一致性模糊表示学习作者：C. 张、L. Chen、W. Ding、K. Zhu、Y. -F。 Yu, Z.hao, W. Bai页数: 382 - 3954) Takagi–Sugeno–Kang Fuzzy Systems With Iterated Projection Op
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 2, February 2026
1) 视觉曼巴：全面的调查和分类作者：X. Liu，C. Zhang，F. Huang，S. Xia，G. Wang，L. Zhang 页数：505 - 5252) Hard Sample Mining: A New Paradigm of Efficient and Robust Model Training 作者：L. Liu，Y. Liang，X. Yan，L. Huangfu，S. Samtani，Z. Yu，Y.张，D. D. Zeng页数：526 - 5463) FEU-Diff：用于医学图像分割的模糊证据驱动的动态不确定性融合的扩散模型作者：S. Geng，S. Jiang，T.
The Good Robot podcast: what makes a drone “good”? with Beryl Pong
《The Good Robot》是由 Eleanor Drage 和 Kerry McInerney 主持的播客，探讨性别、女权主义和技术之间的许多复杂交叉点。是什么让无人机变得“好”？与 Beryl Pong 在本集中，我们采访了剑桥大学 UKRI 未来领袖研究员 Beryl Pong，她领导着该中心的 [...]
AI enables a Who’s Who of brown bears in Alaska
PoseSwin 是一种人工智能，能够在身体发生重大变化的情况下一一识别野熊。 © 2026 EPFL/B.Rosenberg CC-BY-SA 4.0。作者：Cécilia Carron 能够区分个体动物——包括它们独特的历史、运动模式和习惯——可以帮助科学家更好地了解它们的物种功能，从而更好地管理栖息地和[...]
Relational neurosymbolic Markov models
使用 Gemini 3 Nano Banana Pro 生成的图像。告诉代理该做什么 我们最强大的人工智能代理无法被准确告知该做什么，尤其是在复杂的规划环境中。它们几乎完全依赖神经网络来执行任务，但神经网络不能轻易被告知遵守某些规则或遵守 [...]
