Network-Centric Warfare: The Future Of Modern Conflict
在现代战争的快速发展的景观中，以网络为中心的战争（NCW）的概念已成为一种变革性的范式，重新定义了如何计划，执行和维持军事行动。通过利用高级信息和通信技术，NCW将重点从传统的，以平台为中心的方法转变为更相互联系的，数据驱动的战争模型。该博客探讨了NCW的起源，原理，技术，优势，挑战和未来的影响，并全面了解了它如何塑造今天和明天的战场。 NCW的核心是以网络为中心的战争的核心原则，旨在创建一个网络环境，其中信息在以网络为中心的网络战争中无缝流动：现代冲突的未来首先出现在航空和国防市场报告上。
lunataspis gundersoni和Limulus Polyphemus（B-C）的比较材料。（a）整型（标本UWGM 4087）。卵巢网络的扩展视图显示了白色箭头指示的卵。 （b）从单个妊娠limulus polyphemus采样的卵。 （c）Limulus Polyphemus的卵巢网络显示卵巢管。（d）用卵巢组织（橙色），化石表面（米色），角质层（Russet）和Burrow Trace（Brown）（棕色）的卵巢组织（橙色），化石表面（米色）的解释性图。 （e）整型对应物。 （f）PATARATYPE（UWGM 6422）.lamsdell，Falk，Hegna＆Meyer，2
从大型语言模型（LLM）到推理代理，当今的AI工具带来了前所未有的计算需求。数万亿参数模型，运行在设备上的工作负载以及成群以完成任务的代理商都需要新的计算范式，才能变得真正无缝且无处不在。首先，硬件和硅设计方面的技术进步对于突破边界至关重要……
Global chemistry declaration hopes to end ‘unintentional harm’
科学家说，上周在瑞典签署了国际宣言后，化学实践和教育将经历“范式转变”。斯德哥尔摩未来化学宣言，于5月23日在诺贝尔奖博物馆签署，敦促科学家，工业，教育工作者，学生和政策制定者合作实施解决方案“为人类[…]
Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning
长期思考链（COT）显着增强了大型语言模型（LLM）的推理能力。但是，广泛的推理痕迹导致效率低下和增加时间（TTFT）的增加。我们提出了一种新颖的培训范式，该训练范式使用加固学习（RL）指导推理LLMS以交织和回答多跳的问题。我们观察到，模型本质上具有执行交织的推理的能力，可以通过RL进一步增强。我们引入了一个简单而有效的基于规则的奖励，以激励正确的中间步骤……
Operation Sindoor was not only a military operation, but a new resolve for justice: Bansuri Swaraj
由Shrikant Shinde和Bansuri Swaraj领导的全党代表团确认了Sindoor行动的目标。斯瓦拉（Swaraj）强调了印度反恐政策的范式转变，强调恐怖和谈判不能共存。代表团访问了阿联酋和西非国家，得到了强有力的支持，尤其是来自阿联酋。 Sindoor行动表示英勇和权力，而不仅仅是装饰。
有远见的人可以预见到2029年，新的未来派计算机的出现 - 可以隐喻地“像大脑一样呼吸”和“无线思考”的机器，预示了人工智能和自主操作的范式转移。
Improve Amazon Nova migration performance with data-aware prompt optimization
在这篇文章中，我们提出了LLM迁移范式和体系结构，包括连续的模型评估过程，使用Amazon Bedrock及时生成，以及数据吸引的优化。该解决方案在迁移之前评估模型性能，并使用用户提供的数据集和目标指标迭代优化Amazon Nova模型提示。
AI Power Demand Is Remaking Our Energy Ecosystem, While Painting A Target On Its Own Back
AI Power Demand Is Remaking Our Energy Ecosystem, While Painting A Target On Its Own BackAuthored by Harry Krejsa and Markt Montgomery via RealClearWire,Even in its most conservative projections, AI-driven booms in electricity use are poised to provide a once-in-a-generation opportunity—and imperati
Introducing the Army's First Transformed Light Support Battalion
由于行动单位引入了新的物流和维持范式，陆军向以分区为中心的结构过渡。从M ...
Scaling Diffusion Language Models via Adaptation from Autoregressive Models
扩散语言模型（DLM）已成为文本生成建模的有希望的新范式，有可能解决自回归（AR）模型的局限性。但是，与AR同行相比，当前的DLM的规模较小，并且缺乏对语言建模基准测试的公平比较。此外，从头开始的训练扩散模型仍然具有挑战性。鉴于开源AR语言模型的流行率，我们建议适应这些模型来构建文本扩散模型。我们演示了AR和扩散建模目标之间的联系以及…
FocalLens: Instruction Tuning Enables Zero-Shot Conditional Image Representations
本文在ICLR 2025的野外基础模型的研讨会上接受了本文的理解本质上是上下文 - 我们在图像中关注的内容取决于手头的任务。例如，考虑到一个人拿着一束鲜花的人的图像，我们可能会根据感兴趣的背景而专注于他们的衣服或花的类型。但是，大多数现有的图像编码范式代表图像作为固定的通用特征向量，可忽视优先考虑不同下游用例的不同视觉信息的潜在需求。在…
IntuiCell unveils ‘world’s first’ digital intelligence that learns like a human brain
Intuicell是一家在混合神经科学和AI创新的最前沿的北欧深技术初创公司，正在宣布世界优先的科学和技术里程碑：能够实时学习能够实时学习的数字智能的发展。瑞典隆德大学（Lund University）的衍生出Intuicell的突破标志着其领域的范式转变：超越静态机器学习模型[…]
Navy Shipbuilding: Enduring Challenges Call for Systemic Change
GAO基金会尽管海上威胁一直在增长，但海军并未按照过去20年的计划增加其车队规模。在此期间，GAO发现海军的造船采购实践始终导致成本增长，交货延误和船只不按预期执行。例如，GAO确定了2024年的时间表风险，用于“星座”护卫舰计划。对抗领先的船舶设计实践，在船舶设计工作完成之前就开始了领先的船舶建设，预计交货将至少延迟3年。海军最近使用护卫舰计划的实践类似于其先前在其沿海作战船和Zumwalt Class Class Destracter distracter Programs的表现。这两种计划都受到薄弱的商业案例的阻碍，这些案例过多地促进了海军所能提供的能力。总的来说，这两个船舶的消耗比最初
The Rise of AI-Powered Coding: Efficiency or a Cybersecurity Nightmare?
AI驱动的编码工具正在更改软件开发范式。 Github Copilot，Amazon Codewhisperer和Chatgpt等平台对于开发人员来说已经至关重要，帮助他们更快地编写代码，有效地调试代码，并以最小的努力来处理复杂的编程任务。这些由AI驱动的编码助手可以自动化繁琐的任务，提供实时调试，并帮助解决复杂的问题，仅[…] AI驱动的编码的兴起：效率或网络安全噩梦？首先出现在unite.ai上。
Nordic Startup IntuiCell Unveils World’s First Digital Nervous System for AI
一家北欧深技术初创公司宣布了人工智能的突破，创建了能够自主学习的第一个功能性“数字神经系统”。隆德大学（Lund University）的一项纺纱伊特图塞尔（Intuicell）于2025年3月19日透露，他们成功地设计了AI，以学习和适应生物生物体，可能使当前的AI范式过时[…]北欧启动Intuicell Intuicell在unite.iai上首次出现了北欧启动Intuicell Intuicell World for Ai first on unite.iai。
