高级代表代表欧盟就某些第三国与 2025 年 10 月 27 日关于针对摩尔多瓦共和国德涅斯特河沿岸地区领导人采取限制性措施的理事会决定 (CFSP) 2025/2211 保持一致发表的声明。
高级代表代表欧盟就某些第三国与 2025 年 10 月 23 日理事会决定 (CFSP) 2025/2032 保持一致的声明，该决定修正了鉴于俄罗斯破坏乌克兰局势稳定的行为而采取的限制性措施的第 2014/512/CFSP 号决定。
高级代表代表欧盟就某些第三国与 2025 年 10 月 23 日理事会决定 (CFSP) 2025/2036 保持一致而发表的声明，该决定修订了关于对破坏或威胁乌克兰领土完整、主权和独立的行为采取限制性措施的第 2014/145/CFSP 号决定。
高级代表代表欧盟就某些第三国与 2025 年 10 月 23 日理事会决定 (CFSP) 2025/2040 保持一致的声明，该决定修正了鉴于白俄罗斯局势和白俄罗斯参与俄罗斯对乌克兰的侵略而采取的限制性措施的第 2012/642/CFSP 号决定。
高级代表代表欧盟就某些第三国与 2025 年 10 月 27 日理事会决定 (CFSP) 2025/2207 保持一致而发表的声明，该决定修订了关于针对伊黎伊斯兰国（达伊沙）和基地组织以及与之相关的个人、团体、企业和实体的限制性措施的第 2016/1693 号决定 (CFSP)。
高级代表代表欧盟就某些第三国与 2025 年 10 月 23 日理事会第 2025/2038 号执行决定（CFSP）保持一致，执行关于鉴于白俄罗斯局势和白俄罗斯参与俄罗斯侵略乌克兰而采取的限制性措施的第 2012/642/CFSP 号决定。
欧洲理事会主席安东尼奥·科斯塔于 2025 年 11 月 10 日在哥伦比亚圣玛尔塔举行的欧洲投资银行活动上发表讲话，该活动启动了为中美洲输电、配电和可再生能源项目提供融资的倡议。
Powering enterprise search with the Cohere Embed 4 multimodal embeddings model in Amazon Bedrock
Cohere Embed 4 多模式嵌入模型现已作为 Amazon Bedrock 中完全托管的无服务器选项提供。在这篇文章中，我们将深入探讨 Embed 4 对于企业搜索用例的优势和独特功能。我们将向您展示如何快速开始在 Amazon Bedrock 上使用 Embed 4，利用与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Amazon Bedrock AgentCore 的集成来构建强大的代理检索增强生成 (RAG) 工作流程。
A guide to building AI agents in GxP environments
GxP 合规性的监管环境正在不断发展，以应对人工智能的独特特征。传统的计算机系统验证 (CSV) 方法通常采用统一的验证策略，而计算机软件保障 (CSA) 框架则对传统计算机系统验证 (CSV) 方法进行了补充，该框架强调根据每个系统的实际影响和复杂性量身定制的灵活的基于风险的验证方法（FDA 最新指南）。在这篇文章中，我们将介绍基于风险的实施、不同风险级别的实际实施注意事项、AWS 合规性共担责任模型以及风险缓解策略的具体示例。
Pentagon wants ‘calculated’ risk culture in weapons buying revamp
五角大楼表示，其彻底改革的采购战略强调（但并不强制）武器采购的速度。
Military experts warn security hole in most AI chatbots can sow chaos
现任和前任军官警告称，各国可能会利用人工智能聊天机器人中的安全漏洞。
Remembering the battles of Najaf and Fallujah in ‘The Last 600 Meters’
PBS 播出的一部新纪录片讲述了 2004 年清除伊拉克两座城市叛乱分子的行动中海军陆战队和士兵的故事。
Make Python Up to 150× Faster with C
将性能关键型代码卸载到 C 而不放弃 Python 的实用指南。使用 C 将 Python 速度提高 150 倍一文首先出现在 Towards Data Science 上。
AI Hype: Don’t Overestimate the Impact of AI
目标是登月而不是手推车人工智能炒作：不要高估人工智能的影响这篇文章首先出现在《走向数据科学》上。
How to Cut GPU Costs in Production | Clarifai
使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。
Generations in Dialogue: Human-centric AI and collaborative AI systems with Professor Andreea Bobu
《世代对话：桥接人工智能视角》是 AAAI 的一档播客，主要内容是来自不同年龄段和背景的人工智能专家、从业者和爱好者之间发人深省的讨论。每一集都深入探讨了代际经历如何塑造对人工智能的看法，探索随着这种变革性技术的进步所带来的挑战、机遇和道德考虑。以人为本 [...]
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
