Dynamic Front 26: How NATO masters the distributed battlefield
罗马尼亚 CINCU — 在罗马尼亚中部连绵起伏的山丘上，八个北约国家聚集在盖蒂卡陆军作战训练中心，目光投向...
Dynamic Front 26: How NATO Allies are Mastering the Distributed Battlefield in Romania
罗马尼亚辛库 - 在罗马尼亚中部连绵起伏的群山中，八个北约国家聚集在盖蒂卡陆军作战训练中心，目光投向...
Distributed Reinforcement Learning for Scalable High-Performance Policy Optimization
利用大规模并行性、异步更新和多机训练来匹配并超越人类水平的性能用于可扩展高性能策略优化的分布式强化学习一文首先出现在《走向数据科学》上。
Self-managed observability: Running agentic AI inside your boundary
当人工智能系统在生产中表现不可预测时，问题很少出现在单个模型端点上。出现延迟峰值或失败请求的情况通常可以追溯到重试循环、不稳定的集成、令牌过期、编排错误或跨多个服务的基础设施压力。在分布式、代理架构中，症状出现在边缘，而根本原因......自我管理的可观察性：在边界内运行代理人工智能一文首先出现在 DataRobot 上。
How a band of engineers anticipated the cloud and remade the internet
分布式服务器系统现在几乎支持我们在线所做的一切，从文件共享到视频流再到购物。普林斯顿大学的 PlanetLab 帮助推动了这一切。
“预计在可预见的未来活动将会增加”在美国和以色列周末发动导弹袭击后，伊朗黑客发起了间谍探险、数字探测器和分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击，安全研究人员敦促各组织预计，随着战争的继续，将会出现更多网络入侵。
Ripple 正在分散 XRP Ledger 开发资金，为独立组织和风险合作伙伴提供支持。这一战略转变旨在培育一个更加分布式的生态系统，并解决人们对 Ripple 影响力的担忧。 XRP 质押和借贷市场等新举措和即将推出的功能预计将重振该平台的 DeFi 领域。
Breaking the Host Memory Bottleneck: How Peer Direct Transformed Gaudi’s Cloud Performance
使用 libfabric、DMA-BUF 和 HCCL 在云主机 NIC 上设计类似 RDMA 的性能，以恢复分布式训练可扩展性 文章《打破主机内存瓶颈：如何对等直接转变 Gaudi 的云性能》首先出现在《走向数据科学》上。
Scaling Feature Engineering Pipelines with Feast and Ray
在生产机器学习系统中利用 Feast 等特征存储和 Ray 等分布式计算框架使用 Feast 和 Ray 扩展特征工程管道的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Nithin Mohan — Why AI Breakthroughs Depend on Supercomputing Discipline
执行摘要。随着企业竞相采用人工智能，HPE 领导者 Nithin Mohan 解释了为什么基础设施而非算法正在成为真正的限制因素。他概述了百亿亿级计算、代理系统可靠性和分布式人工智能操作如何重新定义从令人印象深刻的演示到经济上可行的生产系统所需的条件。随着生成式人工智能引起董事会的关注，[...]
Корпоративные дата-центры сохранятся в эпоху облаков
人工智能和边缘解决方案正在用分布式计算模型取代“云”或“非云”数据中心的概念
Train CodeFu-7B with veRL and Ray on Amazon SageMaker Training jobs
在这篇文章中，我们将演示如何在由 SageMaker 训练作业管理的分布式 Ray 集群中使用组相对策略优化 (GRPO) 和 veRL 来训练 CodeFu-7B（一种用于竞争性编程的专用 70 亿参数模型），veRL 是一个灵活高效的大型语言模型 (LLM) 训练库，可直接扩展各种 RL 算法，并与现有 LLM 基础设施无缝集成。我们将介绍完整的实施过程，涵盖数据准备、分布式训练设置和全面的可观察性，展示这种统一的方法如何为复杂的 RL 训练工作负载提供计算规模和开发人员体验。
AI in Multiple GPUs: Point-to-Point and Collective Operations
学习适用于多 GPU AI 工作负载的 PyTorch 分布式操作多 GPU 中的人工智能后：点对点和集体操作首先出现在《走向数据科学》上。
Military Experts Declare “Trump-Class” Battleship a ‘Bomb Magnet’
总结和要点：拟议中的“特朗普级”战列舰“挑战号”（BBG-1）引起了国防智囊团的强烈怀疑，他们认为这是一艘成本高昂、建造缓慢且战略上错位的主力舰。 -批评者认为，这一概念与分布式作战原则相冲突，将风险集中在少数高价值目标上，并且是在造船厂劳作中出现的……军事专家宣称“特朗普级”战舰是“炸弹磁铁”的帖子首次出现在 19FortyFive 上。
Denmark decides on construction strategy for Arctic vessels
丹麦防务协议各方已决定为丹麦海军制定五艘新型北极巡逻舰的分布式建造战略。这是丹麦国防部于 2026 年 2 月 2 日发布的新闻稿中宣布的。 Thomas Lauge Nielsen / Hartpunkt 分布式建造策略涉及在多个设施进行建造……丹麦决定北极船只建造策略的帖子首先出现在《海军新闻》上。
1 Trump-Class Battleship Could ‘Save’ the U.S. Navy from Its Big Supercarrier Mistake
总结和要点：安德鲁·莱瑟姆博士对这样一种观点提出了质疑，即在单个船体之后取消特朗普级战列舰计划将是采购失败。相反，他认为“挑战者号”代表了一个关键的战略支点，即从海军“脆弱”的以航母为中心的模式转向为网络化、分布式战争而建造的舰队。 -与超级航母不同，特朗普级战列舰 1 号后可以“拯救”美国海军，使其免遭超级航母大错误，首次出现于 19FortyFive。
The Trump-Class Is No Battleship: It’s A 35,000 Ton ‘Battlecruiser’ and It Won’t Save the U.S. Navy
概要：拟议中的特朗普级战舰被非正式地称为“挑战号”，被定位为一艘 35,000 吨的“战列舰”，但这里的论点是，它更接近于战列巡洋舰——大型、引人注目，并且在战略上与有利于分布式、网络化部队的现代海战趋势不匹配。 -核心批评是生存能力：中国在第一岛链上的反介入/区域拒止架构可能会使任何[...]特朗普级不是战舰：这是一艘35,000吨的“战列巡洋舰”，它不会拯救美国海军，该帖子首先出现在19FortyFive上。
