How to Build Effective AI Agents to Process Millions of Requests
学习如何使用AI代理构建生产准备系统，该帖子如何构建有效的AI代理以处理数百万请求，首先是朝着数据科学迈出的。
3 ways auto-labeling in Viam can elevate your edge ML project | Viam
直接在VIAM平台中的自动标记数据集可帮助开发人员在更少的时间内从想法到生产准备就绪的Edge ML。
Beyond Retrieval: NVIDIA Charts Course for the Generative Computing Era
NVIDIA首席执行官詹森·黄（Jensen Huang）在2025年3月的GTC主题演讲中宣布了AI计算能力的一系列突破性进步，描述了他所谓的“ 1万亿美元计算拐点”。主题演讲揭示了Blackwell GPU Architecture的生产准备，这是一个多年的未来体系结构路线图，AI网络中的重大突破，新企业[…]超出检索的帖子：NVIDIA Computing for Generative Computing ERA的帖子首先出现在Unite.ai上。
Response to Bulletin of the Atomic Scientists article on Iran’s short timeline to a bomb
1 月 22 日，《原子科学家公报》（BAS）发表了一篇题为“伊朗能多快制造出第一枚核武器？看看中国”。读完这篇文章后，我们觉得有必要公开回应。BAS 的文章总结了之前一份较长的报告，错误地描述了伊朗核武器的生产准备情况，并没有准确评估伊朗在短时间内制造出哪怕是一枚粗糙的核武器所需的进步。我们已经评估这个问题十多年了，发现最近的这篇文章错误地反映了中国的核武器计划，该计划得到了俄罗斯的广泛援助，可以不间断地进行其第一枚核武器的研究、开发、测试和生产等各个方面。伊朗并非如此。因此，BAS 的文章对伊朗得出的结论具有误导性。我们最近的研究结果总结在《走向核弹：第一部分，途径和时间表》和《走向核弹：
GAO 发现的内容2013 年美国陆军从欧洲撤出装甲战车后，陆军重新评估了该地区的威胁，并确定其 Stryker 旅与潜在对手相比火力不足。中口径武器系统是陆军最新的现代化努力之一，旨在提高其斯赛克系列车辆计划的杀伤力。中口径武器系统的组成部分GAO 发现，陆军在制定中口径武器系统要求时遵循了领先做法。 2018 年，陆军利用现场测试交付给德国第二骑兵团的 83 辆改装史赛克车辆时吸取的经验教训。它利用第二骑兵团的经验来告知和完善武器系统要求，包括提高杀伤力、生存能力和态势感知能力。随后，陆军为该系统开发了一种加速采办方法，将其纳入史赛克车辆系列计划中，而不是将其指定为一个单独的记录计划。这使
Christopher C. Collins先生是战争研究与工程副部长（OUSW（R＆E））办公室内的发展测试，评估和评估（ED，DTE＆A）。 DTE＆A使用创新有效的DT＆E策略来支持战争部的收购计划，以确保生产准备和现场系统以满足
Christopher C. Collins 先生是国防研究与工程副部长办公室 (OUSD(R&E)) 发展测试、评估和评估 (ED,DTE&A) 部门的执行主任。 DTE&A 使用创新且高效的 DT&E 策略支持国防部的采办计划，以确保生产准备就绪和部署系统满足
