Kansas Anti-DEI Laws Threaten College Academic Freedom
高等教育中的 DEI 是一个明确的问题，但反 DEI 立法也是如此。治疗方法比疾病本身更糟糕。
Ft. Knox Full of Impure Gold Unfit for International Transactions
诺克斯堡持有的美国黄金储备大部分由不纯的“非标准”金条组成，这些金条不符合在国际结算中使用的资格。
Do the Rich Pay Their “Fair Share” of Taxes?
如果我们坚持市场上的自愿交换作为公平标准，那么唯一的中性税收就是对每个人都实行零税率的税收。
Multinational Forces Validate Defensive Readiness During Balikatan 2026 Counter-Landing Training
菲律宾 APORAWAN——4 月 27 日，作为 2026 年“肩并肩”演习的一部分，来自美国、菲律宾、澳大利亚和新西兰的 500 多名军人成功协调地面和空中火力，挫败了模拟对手的攻击。
Army Medic Leads Life-Saving Response After Bear Attack in Alaska
在一次训练演习中，陆军中士。两名战友在阿拉斯加荒野中被熊咬伤后，扎卡里亚·克拉克依靠自己作为战地医务人员的专业知识，领导了救生和分诊工作。
Multinational Forces Validate Defensive Readiness During Exercise Balikatan 2026
来自美国、菲律宾、澳大利亚和新西兰的 500 多名军人在“并肩作战”2026 期间成功协调地面和空中火力，击败了模拟对手的袭击，体现了演习的“肩并肩”精神。
Pentagon formally requests name change to War Department, setting up fight with Dems
美国国防部在一项立法提案中表示，可能会在 2026 财年花费约 5000 万美元来启动更名工作。
PyTorch NaNs Are Silent Killers — So I Built a 3ms Hook to Catch Them at the Exact Layer
NaN 不会破坏你的训练——它们会悄悄地破坏它。在 ResNet 训练运行中因无声故障而损失了几个小时后，我构建了一个轻量级检测器，可以精确定位出现问题的确切层和批次。使用前向钩子和梯度检查，它可以以最小的开销尽早发现问题，而不会减慢模型的速度。PyTorch NaNs 是无声杀手——所以我构建了一个 3ms 的钩子来在精确层捕获它们，该文章首先出现在《走向数据科学》上。
When Correct Systems Produce the Wrong Outcomes
我们倾向于假设，如果系统的每个部分都运行正确，那么系统本身也会运行正确。这一假设深深植根于我们设计、测试和操作软件的方式中。如果服务返回有效响应、依赖关系可达并且满足约束，则系统被认为是健康的。即使在 [...]
A/B Testing Pitfalls: What Works and What Doesn’t with Real Data
了解为什么大多数“获胜”实验在生产中失败，以及顶级公司如何避免这种情况。
#AAAI2026 invited talk: Yolanda Gil on improving workflows with AI
Jamillah Knowles & Digit / Pink Office / 获得 CC-BY 4.0 许可 Yolanda Gil 是南加州大学的教授，她还担任该校重大战略人工智能和数据科学计划的高级总监。 2018年至2020年，她担任AAAI主席。在 AAAI 2026 的受邀演讲中，她 [...]
Want a free Apple Watch? T-Mobile will give you the SE 3 - how to get yours today
Apple Watch SE 3 是 Apple 入门级智能手表的最新更新，您可以通过 T-Mobile 套餐中的新智能手表系列免费获得一款。
Canonical's approach to AI is refreshingly thoughtful - Microsoft should take note
在 Ubuntu Linux 26.04 中，您可以决定如何使用 AI。多么新颖的想法啊。
My 5 favorite open source operating systems that aren't Linux
正在寻找非 Linux 开源选项？从过去操作系统的幽灵到正在进行中的迷人作品，以下是我的首选。
Table Tennis Robot Beats Humans
人工智能驱动的机器人击败了人类精英乒乓球运动员，标志着机器人技术的一个显着里程碑。该系统利用高速视觉跟踪、实时决策和精确的电机控制来准确处理快速对打和回球。这款机器人名为 ACE，由索尼 AI 开发，在与精英职业人类玩家的 7 场比赛中赢得了 3 场。 [...]
Gradient-based planning for world models at longer horizons
GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器（“世界模型”），它通过以下方式使长视野规划变得实用：(1) 将轨迹提升到虚拟状态，以便优化在时间上是并行的；(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索；(3) 重塑梯度，以便动作获得清晰的信号，同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列，并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展，它们开始看起来不再像特定于任务的预测器，而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制/学习/规划。在实践中，现代世界模型的长期规划仍然脆弱：优化变
唐纳德·特朗普的母亲迷恋查尔斯王子？美国总统在国王查理三世和卡米拉王后进行国事访问期间分享了一个家庭故事。这一时刻是在一次有关美英关系、礼物、外交和全球问题紧张局势的演讲中发生的。此次活动展示了这次以加强美国和英国关系为重点的重大访问期间的幽默、历史和政治。
克林特·伊斯特伍德 (Clint Eastwood) 今日引述：他分享了他对情报的看法。他认为真正的智力在于我们在日常生活中如何运用我们的思想。它涉及心理韧性和从经验中学习。伊斯特伍德还强调尊重辩论的重要性。文章还列出了他最值得一看的五部电影。
