US Army tests autonomous mass mine-laying
陆军的火山地雷布放器可在 32 英亩的地形上布设多达 960 枚地雷。现在，陆军正在测试自主版本。
Polish defense giant PGZ to produce Anduril’s Barracuda cruise missile
据 PGZ 称，本地生产可以使其他欧洲国家有资格通过欧盟贷款计划购买该武器。
Chinese ballistic missile test is said to undermine nuclear weapons-free zone in South Pacific
中国多次指出澳大利亚、美国和英国之间的 AUKUS 核潜艇协议违反了该条约。
Ukraine to get ‘license’ for making Patriot interceptors, Trump pledges
“这是一种防御性武器，我比进攻性武器更喜欢它，”特朗普说。俄罗斯媒体迅速报道了这一消息。
Survival Analysis for Data Drift and ML Reliability
将模型退化视为故障时间问题数据漂移和 ML 可靠性的后生存分析首先出现在《走向数据科学》上。
Proxy-Pointer RAG: Temporal Reasoning Without Semantic Precompilation
Proxy-Pointer 和 LLM-Wiki 的技术比较后 Proxy-Pointer RAG：无需语义预编译的时间推理首先出现在 Towards Data Science 上。
Inside the Subspace Where Spurious Correlations Are Born
为什么小样本可以偶然产生大相关性，以及为什么大样本并不总是意味着有意义这篇文章《内部虚假相关性诞生的子空间》首先出现在《走向数据科学》上。
The Threshold Is a Price, Not a Percentage
如何通过使用成本不对称而不是固定的置信截止来决定人工智能代理何时应自行行动阈值是价格，而不是百分比的帖子首先出现在走向数据科学上。
A Production RAG Pipeline for PDFs: Relational Parsing, TOC Retrieval, Typed Answers
企业文档智能 [Vol.1 #9A] - 同一篇论文，与第 1 条相同的问题。每块砖一个升级的合同：文档解析、问题解析、检索、生成PDF 的生产 RAG 管道：关系解析、TOC 检索、类型化答案一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Measuring Structure Stability of Econometric Models
时间序列预测最简单最重要的想法计量经济模型的结构稳定性后测量首先出现在走向数据科学上。
Granger Causal Networks and Indirect Feedback
结构 VAR 的非参数变量选择后格兰杰因果网络和间接反馈首先出现在《走向数据科学》上。
The foundational elements of AI architecture that IT leaders need to scale
随着人工智能功能的快速进步和向代理系统的转变，随着技术的不断发展，组织正在扩大其用例。这种不断的演变也带来了风险，让 IT 领导者想知道哪些投资即使在未来六个月后也能证明是有价值的。回到人工智能架构的基本元素——......
Building the foundation for an autonomous enterprise
人工智能可能通过聊天机器人和图像生成器激发了公众的想象力，但其一些最重要的用例正在远离面向消费者的工具。在物理基础设施、运营连续性和安全性至关重要的行业中，人工智能正在成为核心运营层。凭借其庞大的工业系统和源源不断的运营……
Ordinary Engineers, Not Heroic Inventors
20 世纪 80 年代，日本在半导体、消费电子产品和计算机硬件领域处于世界领先地位，每个人都认为这些行业将决定下一阶段的经济实力。日本赢得了它们，但在随后的信息革命中仍然没有超越美国。乔治华盛顿大学政治学家 Jeff Ding 打开他的书 [...]
Why AI Coding Agents Still Need Clear Specs
以下文章最初发表在 Markus Eisele 的时事通讯“主线程”上，经作者许可在此重新发布。现在开发者社区中流行着一种心理模型，它是这样的：代理足够聪明，能够解决问题，所以大量的前期规范是官僚开销，你不需要 [...]
10 Probability Concepts for Machine Learning Explained Simply
模型几乎不可能对任何事情 100% 确定。这 10 个概率概念解释了它如何做出决策。
