AI-enabled watch towers set to proliferate along the border
GDIT 推出具有更好传感器、更强计算能力的自主站。
Australia to get 40 more Bluebottle unmanned surface vessels
澳大利亚海军中将马克·哈蒙德 (Mark Hammond) 中将表示，“蓝瓶”号是一项极其耐用的资产，并指出“这些东西在飓风席卷而来时一直留在原地，并且一直在运行。”
Trump’s sons invest in companies vying to fill gaps in US drone industry
特朗普的长子正在支持一家美国无人机生产公司，该公司旨在将其技术出售给五角大楼。
Pentagon seeks system to ensure AI models work as planned
随着国防部越来越依赖人工智能，出现了一个问题：如何确定人工智能模型正在按照应有的方式工作？
How the Fourier Transform Converts Sound Into Frequencies
直观、直观的指南，帮助您理解数学的真正作用——从绕线机到频谱图《傅里叶变换如何将声音转换为频率》一文首先出现在《走向数据科学》上。
An Intuitive Guide to MCMC (Part I): The Metropolis-Hastings Algorithm
厌倦了 AI 炒作？让我们来谈谈实际推动高端量化金融的概率算法。MCMC 直观指南（第一部分）：Metropolis-Hastings 算法一文首先出现在《走向数据科学》上。
Spectral Clustering Explained: How Eigenvectors Reveal Complex Cluster Structures
了解为什么谱聚类优于 K-means后谱聚类解释：特征向量如何揭示复杂的聚类结构首先出现在走向数据科学上。
Building a Like-for-Like solution for Stores in Power BI
同类 (L4L) 解决方案对于比较元素至关重要。它只是比较可比较的元素，在本例中，是比较一段时间内的商店。让我们看看在语义模型中构建的解决方案。在 Power BI 中为商店构建同类解决方案一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Most A/B Tests Are Lying to You
导致大多数 A/B 测试无效的 4 种统计错误，以及周一可以使用的预测试清单和贝叶斯与频率主义决策框架。为什么大多数 A/B 测试都在骗你的文章首先出现在《走向数据科学》上。
Hybrid Neuro-Symbolic Fraud Detection: Guiding Neural Networks with Domain Rules
我真的认为我正在做一些大事：向损失函数添加几个简单的域规则，并观察超级不平衡数据上的欺诈检测猛增。第一次运行看起来很棒......直到我修复了一个偷偷摸摸的阈值错误并在五个不同的随机种子上运行了整个过程。突然之间，“巨大的胜利”几乎消失了。说实话，我最终得到的结果实际上更有用：提醒我们，在欺诈等罕见事件问题上，我们衡量成功的方式（阈值、种子、指标）比模型本身更容易欺骗我们。该规则确实使排名稍微好一点（您可以在 ROC-AUC 中一致地看到它），但真正的收益很小且脆弱。这是完整的故事 - 错误、差异、经验教训等等。混合神经符号欺诈检测：用领域规则指导神经网络首先出现在走向数据科学上。
When Data Lies: Finding Optimal Strategies for Penalty Kicks with Game Theory
博弈论、纳什均衡和战略决策的数据驱动简介《当数据撒谎时：用博弈论寻找点球的最佳策略》一文首先出现在《走向数据科学》上。
The “Data Center Rebellion” Is Here
这篇文章首次出现在 Ben Lorica 的 Gradient FlowSubstack 时事通讯上，经作者许可在此重新发布。即使是人工智能最热心的支持者现在也悄悄承认，我们正在经历一个巨大的人工智能泡沫。这些数字是显而易见的：超大规模企业每年在数据中心和专用芯片上部署大约 4000 亿美元，而 [...]
Kinda AI Chatbot App: Key Functions and Pricing Explained
从日常聊天到富有想象力的角色扮演和更成熟的主题，Kinda AI Chat 允许用户根据个人意图塑造对话。该系统不是通过预定义的脚本来指导交换，而是支持适应用户输入的灵活交互。这种方法保持了可用性，同时让参与者控制他们的对话如何发展。 Kinda AI Chat 在幕后如何工作 Kinda AI Chat 专为流畅交互而设计，不依赖基于规则的脚本。它解释用户消息并以反映用户语气和意图的方式做出响应。对话可以从场景或个人提示开始，并随着时间的推移而改变。 [...]
SoulSpark Chatbot Review: Key Features & Pricing
使用 SoulSpark Chat 会给人一种正在进行的讨论的印象，其中的响应是通过先前的消息进行连接和通知的。这种连续性允许更深入地参与想法和角色扮演，而不会出现命令驱动系统中常见的碎片化情况。工作原理 由于 Yuna Mori 已经在线，用户无需任何设置即可立即开始聊天。聊天输入字段位于聊天界面的底部。用户需要单击它，输入消息并按发送按钮或回车键。或者，用户还可以发送时刻、视频消息或礼物。但对于 [...]
LYTime AI Chatbot App Review: Feature Set and Subscription Pricing
无论是用于一般交流、创意角色扮演，还是成熟场景，LYTime AI Chatbot都能让用户确定每次交流的方向。该系统优先考虑简单性和对话自由。这种组合使得探索各种主题成为可能，而不会牺牲清晰度或可访问性。 LYTime AI 聊天机器人如何创建对话 LYTime AI 聊天机器人会响应您个人的说话方式。它不会强加严格的格式，而是允许对话保持适应性，无论您想要基于文本的交互还是其他方式。该系统尊重您的舒适度，并避免引入令人感觉侵扰的功能。它遵循您的目的并做出反应 [...]
#493 – Jeff Kaplan: World of Warcraft, Overwatch, Blizzard, and Future of Gaming
Jeff Kaplan 是《魔兽世界》和《守望先锋》的传奇暴雪游戏设计师，现在正准备从他的新工作室 Kintsugiyama 推出一款新游戏《加州传奇》——今天即可在 Steam 上加入愿望清单，并于 3 月晚些时候发布 alpha 版。感谢您的聆听❤ 查看我们的赞助商：https://lexfridman.com/sponsors/ep493-sc 请参阅下面的时间戳，并提供反馈、提交问题、联系 Lex 等。联系LEX：反馈 – 向 Lex 提供反馈：https://lexfridman.com/surveyAMA – 提交问题、视频或致电：https://lexfridman.com/am
Google Surges on AI, Cloud Gains
为何重要：谷歌在人工智能和云计算方面表现强劲，2025 年第四季度收益超出预期，人工智能和云收入强劲增长。
