All eyes on Air Force leaders after a year of chaos and change
专家表示，军种领导者应该在即将召开的会议上提出清晰的愿景。
New Army office aims to quickly develop and scale soldier ideas
创新与技术之路将把快速采购中心与项目负责人联系起来。
Move over, Best Ranger; the Army’s looking for the best drone pilots
亨茨维尔竞赛还旨在塑造无人系统操作员的选择和培训。
Navy seeks new anti-radar missile compatible with F-18, F-35 aircraft
海军正在寻求一种与 F/A-18E/F、EA-18G 和 F-35 飞机兼容的下一代导弹，用于摧毁现代雷达系统。
Sentinel ICBM program hit by software delays, Minuteman extension risks: GAO
在诺斯罗普·格鲁曼公司的领导下，从“民兵 III”系统切换到“哨兵”系统涉及到更换五个州的 600 多个设施。
Drones ‘change everything’ about combined arms combat, US Army aviation chief says
美国陆军航空卓越中心司令讨论了无人系统对美国陆军航空兵和联合兵种的影响。
Could MQ-9B drones draw Canada and Denmark closer in Arctic surveillance?
两国都从通用动力公司订购了 MQ-9B 无人机，一些专家认为这种硬件选择为高北地区的合作提供了前景。
F-22 Raptor, MQ-20 drone complete manned-unmanned flight exercise
此次演习中，一架有人驾驶的 F-22 猛禽战斗机向 MQ-20 无人机发出实时命令，后者通过执行一系列任务来做出回应。
NATO is not ready for drone warfare in the Arctic
欧洲政策分析中心的分析师认为，俄罗斯在部署适合该地区作战的无人系统方面正在加快步伐。
Estonia begins buying hundreds of pop-up bunkers to fortify border with Russia
波罗的海国家正在安装各种边境安全设施，旨在击退俄罗斯或白俄罗斯的入侵。
Iran-US nuclear talks may fail due to both nations’ red lines – but that doesn’t make them futile
“谈判不一定需要一个终点——以协议的形式——才能有目的，”一位国际关系教授认为。
Why Every Analytics Engineer Needs to Understand Data Architecture
获得正确的数据架构，其他一切都会变得更容易。我知道这听起来很简单，但实际上，设计数据架构时的细微差别可能会产生代价高昂的影响。本文提供了关于影响您日常决策的架构的速成课程 - 从关系数据库到事件驱动系统。文章《为什么每个分析工程师都需要了解数据架构》首先出现在《走向数据科学》上。
Building Cost-Efficient Agentic RAG on Long-Text Documents in SQL Tables
设计混合 SQL + 矢量检索系统，无需架构更改、数据迁移或性能权衡在 SQL 表中的长文本文档上构建成本高效的代理 RAG 帖子首先出现在走向数据科学上。
AI Is Not a Library: Designing for Nondeterministic Dependencies
在软件工程的大部分历史中，我们都是围绕一个简单而令人欣慰的假设构建系统：给定相同的输入，程序将产生相同的输出。当出现问题时，通常是由于错误、配置错误或依赖关系未按照宣传的方式运行。我们的工具、测试策略，甚至 [...]
Packaging Expertise: How Claude Skills Turn Judgment into Artifacts
想想当您入职新员工时会发生什么。首先，您为他们提供工具。电子邮件访问。松弛。客户关系管理。办公软件。项目管理软件。开发环境。将一个人连接到他们完成工作所需的系统。然而，这是必要的但还不够。没有人会仅仅因为可以登录 Salesforce 就变得高效。 [...]
The robots who predict the future
从根本上说，成为人类就是成为一名预测者。偶尔也有相当不错的表现。尝试预见未来，无论是通过过去的经验还是因果逻辑，都帮助我们狩猎、避免被狩猎、种植庄稼、建立社会纽带，并总体上在一个不……的世界中生存。
The digital quant: instant portfolio optimization with JointFM
TL;DR JointFM 是第一个用于多元时间序列系统中零样本联合分布预测的人工智能基础模型。通过在几毫秒内生成连贯的未来场景，它可以实现实时投资组合决策，而不会出现传统数值模拟的滞后情况。 JointFM 代表了定量建模的范式转变：在合成随机微分的无限动态流上进行训练...数字量化：使用 JointFM 进行即时投资组合优化的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to build resilient agentic AI pipelines in a world of change
变化是企业人工智能中唯一不变的。如果您的数据工作流程不是为了处理它而构建的，那么您的整个操作就会失败。大多数数据管道都很脆弱，当数据或基础设施发生轻微变化时就会破裂。这种停机可能会造成数百万美元的损失（每小时高达 540,000 美元），导致合规性差距，从而引发诉讼，并且……如何在变化的世界中构建弹性代理 AI 管道一文首先出现在 DataRobot 上。
