Optimizing costs of generative AI applications on AWS
优化 AWS 上生成式 AI 应用程序的成本对于充分发挥这项变革性技术的潜力至关重要。本文概述了关键的成本优化支柱，包括模型选择和定制、代币使用、推理定价计划和矢量数据库注意事项。
ANN's Daily Aero-Term (12.24.24): Unpublished Route
未公布的路线 没有公布或绘制供飞行员使用的最低高度的路线。它可能包括导航指示设备之间的直接路线、径向线、雷达矢量或仪表进近程序段以外的最后进近航线。
Russia’s Su-35 Fighter: Could It Defeat an F-22 Raptor in Combat?
要点：俄罗斯 Su-35 是一款先进的第四代 ++++ 战斗机，源自 Su-27 平台。它拥有令人印象深刻的属性，包括 2.35 马赫的速度、“超级巡航”能力和可与 F-22 猛禽相媲美的增强推重比。 - 它的半隐身设计、航空电子设备和推力矢量有助于提高其空战能力，尽管它缺乏第五代飞机的全面隐身能力。[…] 俄罗斯的 Su-35 战斗机：它能在战斗中击败 F-22 猛禽吗？首先出现在 19FortyFive 上。
Экипажи Су-35 выполнили воздушное прикрытие ВКС РФ в приграничье Курской области
俄罗斯空天军（VKS）具有推力矢量控制功能的Su-35多用途超机动战斗机的机组人员为库尔斯克地区边境地区的机组人员提供空中掩护。俄罗斯国防部12月15日通报了这一情况。
Russia’s Su-57 Felon Fighter Now Has a New ‘Look’ That Is Turning Heads
要点：俄罗斯苏霍伊 Su-57 Felon 战斗机的图片浮出水面，该战斗机配备了新型推力矢量扁平喷嘴，据报道，该喷嘴是为俄罗斯的 S-70“Okhotnik”无人机开发的。这种设计可以增强 Su-57 的低可观测性和机动性。-更新后的喷嘴主要通过 3D 打印制造，解决了旧款 AL-41F1 发动机的局限性，可能减少了推力损失并提高了 […]俄罗斯 Su-57 Felon 战斗机现在有了引人注目的新“外观”，首次出现在 19FortyFive 上。
The F-15 ACTIVE Fighter Was Never Built to Go To War
要点：F-15 ACTIVE 计划（集成飞行器先进控制技术）是 NASA 为增强传奇的 F-15 Eagle 战机而做出的努力，该计划采用先进技术，以用于未来战斗机。 -该计划源自 F-15 STOL/MTD（短距起降/机动技术演示器），探索了推力矢量、鸭翼和数字飞行控制系统。 -这些修改实现了显着的改进，[…]F-15 ACTIVE 战斗机从未被制造用于战争，首次出现在 19FortyFive 上。
X-44 Manta: America’s Forgotten Stealth Fighter
要点：X-44 Manta 是洛克希德马丁公司于 1999 年提出的一种无尾楔形隐形战斗机概念，旨在增强 F-22 Raptor 的隐形和有效载荷能力。-通过消除传统的尾翼表面并依靠推力矢量进行机动，Manta 理论上可以提高雷达规避和杂技性能。-虽然该项目从未实现，但它 […]X-44 Manta：被遗忘的美国隐形战斗机首次出现在 19FortyFive 上。
Super Tomcat 21: How the F-14 Tomcat Could Have Become ‘Unstoppable’
要点：超级雄猫 21 和 ASF-14 是传奇的 F-14 雄猫战机的升级版，旨在将其推向 21 世纪。这些设计承诺增强射程、灵活性和火力，并具有推力矢量控制、先进航空电子设备和增加燃油容量等功能。-ASF-14 被设想为一款新型雄猫战机，包括尖端雷达系统 […]超级雄猫 21：F-14 雄猫战机如何变得“势不可挡”首次出现在 19FortyFive 上。
Skynet? Palmer Luckey & Sam Altman Combine Forces For "National Security Missions"
天网？帕尔默·拉基和萨姆·奥特曼联手执行“国家安全任务” Oculus 创始人帕尔默·拉基将他位于南加州的初创国防公司 Anduril Industries 定位为洛克希德·马丁、诺斯罗普·格鲁曼、波音和通用动力等军工巨头的挑战者。Anduril 周三宣布与萨姆·奥特曼的 OpenAI 建立战略合作伙伴关系，为国家安全任务开发和部署先进的人工智能。“通过将 OpenAI 的先进模型与 Anduril 的高性能防御系统和 Lattice 软件平台结合起来，该合作伙伴关系旨在改善国家防御系统，保护美国和盟军军事人员免受无人机和其他空中设备的攻击，”这家初创公司在一份声明中写道。推出：Roadrun
Su-35 vs. F-16: The Fighter Battle Over Ukraine Intensifies
要点：俄罗斯 Su-35 Flanker-E 和美国 F-16 战隼代表了空战中对比鲜明的优势，即将到来的乌克兰-俄罗斯交战可能会对这两种飞机进行测试。 -Su-35 拥有卓越的速度、航程和有效载荷，再加上推力矢量发动机，具有灵活性和强大的空对地能力。 -与此同时，F-16 在雷达复杂度、机动性和可见性方面表现出色 […]Su-35 与 F-16：乌克兰战斗机之战愈演愈烈首次出现在 19FortyFive 上。
Russia’s Su-30 Fighters Keep ‘Falling Out of the Sky’ in Ukraine
要点：俄罗斯 Su-30 侧卫是一种多功能战斗机，在持续的乌克兰冲突中面临重大挑战，突出表现是其易受乌克兰便携式防空导弹和其他防空系统的攻击。尽管 Su-30 拥有推力矢量、现代材料和强大的武器套件等先进功能，但仍有数架 Su-30 战机失踪，包括最近在克里米亚附近被击落的飞机。这些 […]俄罗斯 Su-30 战机不断在乌克兰“从天上坠落”一文首次出现在 19FortyFive 上。
GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent
基于问题的提取方法在这篇博文中，我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG（检索增强生成）不同，它强调数据提取的效率，而不是不加区分地分解和矢量化整个文档，这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中，每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索，这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而，这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息，以用于特定用例，即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱，该图谱组织关键实体和关系，从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。
U.S. F-35B Lightning II aircraft lands on Japanese destroyer for the first time.......
F-35B 测试机开始在东太平洋随日本多功能驱逐舰进行海上试验。10 月 20 日，一架美国 F-35 闪电 II 飞机首次降落在日本出云级多功能驱逐舰 JS Kaga (DDH-184) 上，位于加利福尼亚州南部海岸，开始在盟军最大的舰艇上进行开发测试。一名试飞员驾驶一架装有特殊仪器的 F-35B 短距起飞和垂直降落 (STOVL) 第五代空中系统，并于下午 3 点 15 分左右着陆。海上试验将利用该舰最近的改装来进行固定翼飞机操作。据迈克尔·兰德报道，加贺号的改动包括用耐热材料粉刷飞行甲板，以适应 F-35B 的矢量推力发动机，安装夜间操作照明灯，以及将飞行甲板的船头从梯形改造成矩形。此次
Progressive Entropic Optimal Transport Solvers
最优传输 (OT) 通过提供理论和计算工具来重新调整数据集，对机器学习产生了深远的影响。在这种情况下，给定 Rd\mathbb{R}^dRd 中大小为 nnn 和 mmm 的两个大点云，熵 OT (EOT) 求解器已成为解决 Kantorovich 问题并输出 n×mn\times mn×m 耦合矩阵或解决 Monge 问题并学习矢量值前推图的最可靠工具。尽管 EOT 耦合/映射的稳健性使其成为实际应用中的首选，但由于小问题，EOT 求解器仍然难以调整……
你的飞行汽车在哪里？很抱歉，我不知道。但这里有一个有点类似的东西，它可以飞行，可以运输物品，而且名字里有“汽车”：这是一辆飞行车，称为 Palletrone（托盘+无人机），专为基于人机交互的空中货物运输而设计。这个东西的工作原理相当简单。Palletrone 将尝试将其滚动和俯仰保持在零，以确保有一个平坦而稳定的平台来放置你的贵重物品，即使你没有将这些贵重物品均匀地装载到无人机上。装载完毕后，无人机依靠你告诉它去哪里和做什么，使用其 IMU 响应最轻微的触摸并将这些力转化为对 Palletrone 水平、垂直和偏航轨迹的控制。这尤其难以做到，因为系统必须能够区分货物施加的力和人施加的力，因为
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
Optimizing LLM Deployment: vLLM PagedAttention and the Future of Efficient AI Serving
在实际应用程序上部署大型语言模型 (LLM) 面临着独特的挑战，特别是在计算资源、延迟和成本效益方面。在本综合指南中，我们将探索 LLM 服务的前景，特别关注 vLLM（矢量语言模型），这是一种正在重塑我们部署和与这些强大模型交互的方式的解决方案。[…] 文章优化 LLM 部署：vLLM PagedAttention 和高效 AI 服务的未来首先出现在 Unite.AI 上。
On a Neural Implementation of Brenier's Polar Factorization
1991 年，Brenier 证明了一个定理，该定理将方阵的极分解（分解为 PSD ×\times× 单位矩阵）推广到任何矢量场 F:Rd→RdF:\mathbb{R}^d\rightarrow \mathbb{R}^dF:Rd→Rd。该定理称为极分解定理，指出任何场 FFF 都可以恢复为凸函数 uuu 的梯度与保测度映射 MMM 的组合，即 F=∇u∘MF=\nabla u \circ MF=∇u∘M。我们提出了这一影响深远的理论结果的实际实现，并探索了机器学习中的可能用途。该定理与… 密切相关
