The solution to the tanker problem the US military keeps finding in Pacific wargames
[赞助] 模拟始终表明集中在少数机场的大型加油机的脆弱性。
Pentagon picks Lockheed, nLIGHT for laser defense project
另外，MBDA 和莱茵金属公司被选中为德国海军开发激光武器系统。
Rheinmetall, MBDA to develop laser weapon for German Navy
莱茵金属公司和 MBDA 的目标是在 2029 年为德国海军部署实用激光武器。
Ukraine can soon build its own Patriots – but it could take years
乌克兰可能很快就会获得美国目前仅向少数盟友发放的许可证，但爱国者队可能需要数年时间才能保护乌克兰城市。
US Marines successfully test-fire new medium-range air defense system
驻关岛的美国海军陆战队在“勇敢之盾”演习中成功发射了该部队的新型中程拦截能力系统。
Italy busts Russian spy ring collecting data on Ukrainian air defense vulnerabilities
俄罗斯已告知其在欧洲的一名间谍，以了解有关西方国家向乌克兰派遣的防空能力的更多信息。
That Is Embarrassing: Why Frontier AI Still Makes Things Up, and What to Do About It
最好的人工智能模型仍然会产生幻觉。这些幻觉有时很有趣，有时会造成实际伤害。在这篇文章中，我们将考虑最近关于人工智能幻觉的故事，然后深入了解它们发生的原因。这篇文章《令人尴尬：为什么前沿人工智能仍然制造事情，以及如何应对它》首先出现在《走向数据科学》上。
Long Context Isn’t Free — I Built a Safe Prompt-Pruning Layer That Makes LLM Systems Work
法学硕士不会因为忘记而失败，而是因为记得太多而失败。随着对话的增长，提示会积累冗余和低价值的令牌，从而增加成本和延迟，同时默默地降低输出质量。本文介绍了一个确定性的提示修剪层，它可以在不破坏依赖关系的情况下减少令牌的使用，并由真正的基准测试和经过生产测试的设计提供支持。 文章《长上下文不是免费的——我构建了一个使 LLM 系统工作的安全提示修剪层》首先出现在《走向数据科学》上。
How to Orchestrate 100+ Agents With Claude Code
并行运行 100 多个代理如何使用 Claude Code 协调 100 多个代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
RAG Was Always a Temporary Workaround. What is Next?
矢量数据库是一个临时的桥梁。了解为什么下一次人工智能基础设施革命依赖于持久的神经状态和严格的延迟预算，而不是矢量数据库。后 RAG 始终是一个临时解决方法。接下来是什么？首先出现在《走向数据科学》上。
PySpark for Beginners: Building Intermediate-Level Skills
分区、洗牌、连接、缓存和执行计划的实用下一步。面向初学者的 PySpark 帖子：构建中级技能首先出现在 Towards Data Science 上。
AI Enthusiasts Are in a Race Against Time, AI Skeptics Are in a Race Against Entropy
以下文章最初出现在 Charity Majors 的 Substack 上，经作者许可在此重新发布。我最近参加了一次演讲，其中一位演讲者对他们通过纯粹、未经切割的氛围编码所取得的成就做出了一些漂亮的……令人惊讶的声明。工程难题得到解决，积压工作得到清理。重写会有 [...]
This Week in AI: Chips, Checks, and Changing Jobs
本周，数据和人工智能传播者克里斯蒂娜·斯塔索普洛斯 (Christina Stathopoulos) 回来参加个人新闻发布会。克里斯蒂娜没有深入探讨一两个主题，而是将本周的头条新闻整理成几条线索：满足人工智能需求的物理硬件的进步、政府对前沿模型公司的监督范围扩大，以及 [...]
Prompt Injection to Data Exfil in 3 Hops
应该让您担心的事件不会造成破坏性的影响。没有任何内容被删除，没有任何崩溃，没有警报触发。员工要求客服人员汇总客户票据；代理正是这样做的，用户得到了一个有用的答案，在同一秒的某个地方，客户记录通过普通的 HTTPS [...]
Your agents are using your credentials, and that is the problem
您的代理正在使用您的凭据，这就是问题所在 工程师将代理运送到生产环境。它需要调用内部 API，因此它使用工程师环境中已有的密钥。代理运行。它现在还拥有工程师拥有的所有权限。这是大多数人的默认状态...您的代理正在使用您的凭据，这就是 DataRobot 上首先出现的问题。
Fine-Tuning Explained for Noobs (How Pretrained Models Learn New Skills)
您不需要博士学位就能理解微调。本文解释了预训练模型如何通过微调来学习新技能。
