Report: Attackers Are Using AI to Automate Social Engineering
根据 ReliaQuest 的研究人员的说法，威胁行为者继续使用人工智能工具来自动化他们的攻击流程并提高效率。
Expert Available: Foreign Adversaries and the Fight Over U.S. Data Centers
最近详细报道了中国、俄罗斯和伊朗如何利用官方媒体来影响有关美国数据中心的争议，卡托研究所技术政策高级研究员 Jennifer Huddleston 发表声明：“人工智能竞争是全球性的。虽然美国是领先者，但它并不是唯一开发这项重要技术的国家。包括数据中心在内的基础设施以及创新和创业精神不仅是人工智能所需要的，也是我们当前的数据需求和发展的基础。”对手寻求推迟建设并破坏支持美国创新者成功的基础设施，这一点令人高度关注，但并不令人意外。”，Huddleston 之前关于数据中心的工作：数据中心脱轨危害不仅仅是人工智能数据中心将电力转化为突破 | Cato 播客数据中心是否应该陷入困境？ |政策论坛要
本文在 2026 年国际可用性、可靠性和安全性会议 (ARES) 的 AI4TCI（安全可信关键基础设施系统人工智能研讨会）研讨会上被接受。自主谈判代理越来越多地部署在保险和采购等高风险环境中。虽然加密技术可以保护明确披露的约束值，但它们无法解决更微妙的威胁：行为隐私泄露，对手从可观察的谈判动态（例如让步轨迹、时间安排和……）中推断出私人约束。
Pentagon Needs Data Analytics for Decision Support
尽管在利用高级分析和人工智能工具执行战术任务甚至支持采办活动的一些应用程序方面取得了巨大进展，但将这些类型的工具应用于有时被遗忘的任务方面进展甚少。
Sponsored Content Booz Allen July 2026
赞助内容 - 如今，军事优势不仅仅体现在身体上，还体现在认知上。但卓越的战斗管理需要技术转变，而不仅仅是集成更多人工智能。
Cronyism and Regulatory Capture
随着人工智能成为我们生活中更加重要和明显的一部分，对其进行监管的运动也在增长。标准的监管叙述——政府以公共利益的名义监管事物——显然不符合事实。
安定局面にある米労働市場－低採用・低解雇と「雇用なき成長」の可能性
■摘要 2016年6月就业统计数据显示，虽然非农就业增速较上月有所放缓，但三个月移动平均线仍保持平稳的就业增速。失业率仍处于较低水平，美国劳动力市场整体保持稳定，从就业DI、企业裁员计划以及失业保险新增申请数可以看出。劳动力需求已从冠状病毒大流行后的过热状态放缓。企业在招聘时保持谨慎态度，同时控制裁员，“低招聘、低解雇”的环境正在形成。此外，招聘态度因公司规模而异，大型公司的招聘意愿有所回升，而中小型公司则保持谨慎态度。在劳动力供给方面，排除新冠疫情影响，劳动力参与率已降至约50年来的最低水平，外国出生劳动力的增长也放缓。更严格的移民政策抑制了劳动力供给的增长，形成了即使就业增幅不如以前失业率
New drone czar’s success hinges on personalities, Pentagon politics: Experts
一位前五角大楼人工智能负责人表示，这取决于谁被任命为新无人机采购办公室的负责人，以及他们如何处理不可避免的摩擦，“这可能会成为一个绝招……[或者]它最终可能会看起来像 F-35。”
Air Force pushing contractors to purge Anthropic by Sept. 1: Memo
五角大楼的新目标是在 9 月底之前在整个部门范围内删除 Anthropic，尽管这家人工智能巨头正在起诉政府以推翻它。
That Is Embarrassing: Why Frontier AI Still Makes Things Up, and What to Do About It
最好的人工智能模型仍然会产生幻觉。这些幻觉有时很有趣，有时会造成实际伤害。在这篇文章中，我们将考虑最近关于人工智能幻觉的故事，然后深入了解它们发生的原因。这篇文章《令人尴尬：为什么前沿人工智能仍然制造事情，以及如何应对它》首先出现在《走向数据科学》上。
RAG Was Always a Temporary Workaround. What is Next?
矢量数据库是一个临时的桥梁。了解为什么下一次人工智能基础设施革命依赖于持久的神经状态和严格的延迟预算，而不是矢量数据库。后 RAG 始终是一个临时解决方法。接下来是什么？首先出现在《走向数据科学》上。
Pre-training isn’t bitter enough
理查德·萨顿 (Richard Sutton) 的“惨痛教训”通常被解读为对人工智能系统构建过多人类知识的警告。从长远来看，获胜的方法不是那些最直接编码我们聪明直觉的方法，而是那些可扩展的方法：搜索、学习和其他可以吸收更多计算和数据的通用方法。乍一看，现代基础模型预训练看起来就像是该课程的胜利。我们采用通用架构，将其暴露给海量数据，并以简单的自我监督目标对其进行训练。语言模型预测下一个标记。视觉模型重建遮罩斑块、对齐视图或匹配教师表示。该配方简单且可扩展。但有一个问题。预训练可能会遵循“痛苦的教训”来训练模型，但不会选择模型应该训练的内容。目标仍然是在训练循环之外选择的。我们进行大规模的预训练
External validation is not a bureaucratic detail
胡安·安东尼奥·略雷特 | DOI：https://doi.org/10.21428/39829d0b.eb850608 |一个在它诞生的医院表现良好的模型只证明了一件事：它在家里也能发挥作用。考虑一下最近临床人工智能中最具启发性的失败。 Epic 脓毒症模型是一种专有的早期预警工具，已集成到数百个电子健康记录中……外部验证不是官僚细节 阅读更多 »
The 'learn to code' era is over - and employers are on the hook for reskilling now
人工智能开创了重新技能的新时代。以下是该行业可以从过去十年推动人们从事科技工作的努力中学到的东西。
Ground Robots Inherit the Kill Zone
Borys Drozhak 有一个愿景：前线几乎没有人类，由飞行无人机和地面机器人巡逻，并由人工智能控制的传感器网络持续监控。这不是一个白日梦。过去四年来，乌克兰机器人专家在这个方向上取得了重大进展。配备机枪和榴弹发射器的遥控地面车辆现在在横跨前线的无人区巡逻，这是今年迄今为止阻碍俄罗斯领土野心的机器人军团的一部分。德罗扎克是 RoverTech 的联合创始人兼首席执行官，该公司生产乌克兰最成功的地面机器人之一 Zmyi。 Zmyi（乌克兰语“蛇”的意思）是一款重 800 公斤（1,700 磅）的漫游车，尺寸为 2.15 x 1.5 米，轮子直径为 75 厘米。 Zmyi 有多种配置——用于排
Army eyes one-way desi drones with 1,000-km strike envelope
印度陆军正在启动采购本土远程攻击无人机的进程。这些无人机将具备人工智能瞄准功能，并可在没有 GPS 的环境中运行。该系统必须使用 25 公斤弹头准确击中 1000 公里范围内的目标。印度陆军的目标是为印度的无人机制造创建一个独立的生态系统。此次收购将显着增强武装部队的打击能力。
Adani, Actis among firms on list for Polaris Metering as race intensifies
Polaris Smart Metering 的销售进程正在推进，四家基础设施专业公司已入围。 Adani Energy Solutions 和 Apraava Energy 都在第二轮谈判中。预计 8 月初将发出具有约束力的投标，该公司的估值约为 150 亿卢比。在此之前，I Squared Capital 探索了从智能电表提供商的退出。政府雄心勃勃的智能电表安装计划带来了巨大的市场机遇。
