AI-Driven Sustainment in Contested Logistics — Preparing for LSCO in the Indo-Pacific
目的 印度-太平洋地区对陆军来说是一个独特复杂的作战环境，特别是在大规模作战的背景下......
Как ИИ, цепочки поставок и человеческий фактор создают новые киберугрозы для компаний?
IT和信息安全领域的专家解答。作为叶卡捷琳堡 IT 大会“未来论坛”的一部分，举行了一场“网络安全：我们尚不知道的威胁”的讨论。与会者讨论了供应链攻击如何改变大型企业的信息安全方法、人工智能在网络攻击中的作用，以及已经通过自动化执行哪些安全流程。乌拉尔安全系统中心 (UCSS) 总经理 Valentin Bogdanov、乌拉尔 Rostelecom 数字区域部门负责人 Alexander Zolotovsky 以及 Astra 集团技术合作伙伴合作部门主任 Kirill Sinkov 出席了讨论。讨论由 Kontur 公司通讯副总监 Olga Kostareva 主持。俄罗斯联邦数字发展、通
How generative AI can help scientists synthesize complex materials
麻省理工学院研究人员的 DiffSyn 模型提供了合成新材料的方法，从而能够更快地进行实验并缩短从假设到使用的旅程。
The philosophical puzzle of rational artificial intelligence
随着人工智能技术的进步，一门新的跨学科课程旨在为学生提供基本的计算批判性思维技能。
与随选举周期波动的联盟不同，美国与阿联酋的伙伴关系已被证明是持久的，因为它基于共同的战略本能：反对政治伊斯兰、优先考虑国家稳定而不是混乱以及务实
Inaugural Marine Corps AI Fellowship Advances Workforce, Applications
海军陆战队正在推进一项实施战略，以在整个部队中利用人工智能，加利福尼亚州蒙特雷海军研究生院的人工智能奖学金是这项工作的关键组成部分。
Silicon Darwinism: Why Scarcity Is the Source of True Intelligence
我们混淆了“尺寸”和“智能”。人工智能的下一次飞跃不会来自更大的数据中心，而是来自更受限的环境。《后硅达尔文主义：为什么稀缺性是真正智能的源泉》首先出现在《走向数据科学》上。
The crucial first step for designing a successful enterprise AI system
许多组织纷纷涌入生成式人工智能领域，却发现试点未能提供价值。现在，公司想要可衡量的成果，但如何设计才能取得成功？在 Mistral AI，我们与全球行业领导者合作，共同设计定制的人工智能解决方案，以解决他们最困难的问题。无论是与思科一起提高客户体验生产力，还是构建更多……
Measuring What Matters in the Age of AI Agents
本文首次出现在 Mike Amundsen 的《我们过去的未来的信号》时事通讯中，经作者许可在此重新发布。我们早已过了人工智能辅助编码的新颖阶段。新的挑战是测量。我们如何知道所有这些增强功能——Copilot、Cursor、Goose、Gemini——是否真的让我们在重要的事情上做得更好？ [...]
Why AI-Native Startups Fail: Data, Compute & Scaling Mistakes
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
From Algorithms to Advisors, Learn How Professionals Are Navigating Money in the Age of AI
人工智能悄然重塑了现代专业人士的工作方式。从预测收入到管理工作流程和分析客户行为，智能系统现在支持企业每天做出的许多决策。但是，虽然技术改变了信息传播的速度，但它并没有消除对判断、背景或长期思考的需要，尤其是当它出现时 [...]
98% Automation: Why Most Enterprise AI Projects Fail and What Actually Works
Cognizant 的机器学习工程师 Raj Bhowmik 实现了 98% 的 EDI 映射工作自动化，他分享了他使 GenAI 系统能够与遗留基础设施配合使用的方法。企业 IT 部门面临一个问题：他们的数据存储在不兼容的存储库中。 SAP HANA 与 BigQuery 和 Azure SQL 一起运行。 EDI 文件有数十种 [...]
#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI
Nathan Lambert 和 Sebastian Raschka 是机器学习研究人员、工程师和教育家。 Nathan 是艾伦人工智能研究所 (Ai2) 的培训后负责人，也是《RLHF 书》的作者。 Sebastian Raschka 是《Build a Large Language Model (From Scratch)》和《Build a Reasoning Model (From Scratch)》的作者。感谢您的聆听 ❤ 查看我们的赞助商：https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单，并提供反馈、提交问题、联系 Lex
AI Agents for Agencies: Practical Automations That Actually Work (And How You Can Use Them)
人工智能代理并不魔法。他们不是准备好在无人监督的情况下运行您的帐户的自主同事。他们绝对还没有准备好让你释放并忘记他们。
A Shortcut to Testing Tools: How Agencies Can Leverage AI to Serve Clients Better
新的人工智能工具不断推出。大多数机构甚至没有时间测试其中的一小部分。
AI Pioneer David Silver Launches Startup
为什么重要：人工智能先驱 David Silver 成立初创公司，探索 DeepMind 之外的 AGI，标志着该领域的重大转变。
Albania Unleashes AI Against Corruption
为什么重要：阿尔巴尼亚通过“Linda”利用人工智能反腐败，这是一种扫描公共合同是否存在欺诈和滥用的工具。
