BOXARG-11th MEU Complete At-Sea Integrated Training Exercise
太平洋海洋——2026年1月21日至2月6日，美国海军陆战队第11远征部队拳师两栖大队在南加州海岸完成了例行综合训练。这次两栖训练在美国第三舰队作战区域进行，增强了战备状态，并加强了两栖部队的伙伴关系，为未来的远征行动做好准备。
关岛亚山 — 由关岛州长 Lourdes Leon Guerrero 和马里亚纳联合区司令、美国海军少将 Brett Mietus 共同主持的军民协调委员会于 11 月 14 日在关岛阿加尼亚的 Ricardo J. Bordallo 总督大楼召开。
Super Garuda Shield 25: MRF-D 25.3 enables combined amphibious exercise
印度尼西亚 DABO SINGKEP — 在“超级鹰盾 25”演习期间，海军陆战队轮换部队 - 达尔文 (MRF-D) 25.3 第 1 航空海军炮火联络连 (ANGLICO) 的一支分遣队支持了印度尼西亚 Dabo SINGKEP 海岸附近的多国两栖演习。 MRF-D 的 ANGLICO 海军陆战队直接融入联合部队，充当对演习战场中的飞机和火力控制至关重要的结缔组织。
Forging the Fight Together: Synchronizing Joint Operations in Bamboo Eagle 25-3
新墨西哥州科特兰空军基地 — Bamboo Eagle 25-3 突破了 21 世纪任务指挥的界限，利用分布式任务作战中心 (DMOC) 打造敏捷、有弹性的领导者。 7月22日至8月8日，在合成战场中，联合部队演练了分散执行和授权决策，以实现决策优势。
A-10 finds permanent roost at Camp Humphreys
韩国汉弗莱斯营 — 就在尹门外，停着一架 A-10C Thunderbolt II，停在太平洋胜利大道与马丁街交汇处交通环岛的混凝土垫上。飞机的发动机再也不会转动，其 GAU 8/A 复仇者 30 毫米机炮的独特轰鸣声（这种声音曾经立即被敌人识别并害怕）也变得安静。
USNS Bowditch Port Visit Strengthens U.S.-India Maritime Ties
印度斯里维贾亚普拉姆 — 探路者级海洋调查船 USNS Bowditch (T-AGS 62) 在按计划于 2025 年 7 月 25 日进行港口访问后离开斯里维贾亚普拉姆（以前称为布莱尔港）。
SecAF presents Harold Brown Award to NASIC researcher
美国空军部长 Troy E. Meink 向国家航空航天情报中心研究员 Richard Borth 授予 2024 年哈罗德·布朗奖，以表彰他开发人工智能算法以检测合成孔径雷达图像中部署的武器系统的工作。
Polish News Translated – Torun, Zagan & Boles April 2
编者注：这些是美国陆军驻波兰公共事务团队为军方提供的当地新闻的礼貌翻译...
A-10 Warthog crashes near Strait of Hormuz
据报道，美国空军一架 A-10 Thunderbolt II 在霍尔木兹海峡附近坠毁，大约在同一时间，一架 F-15E 战斗机被击落。
A Data Scientist’s Take on the $599 MacBook Neo
为什么它不适合我的工作流程，但对初学者来说仍然有意义这篇文章《数据科学家对 599 美元 MacBook Neo 的看法》首先出现在《走向数据科学》上。
The World Needs More Software Engineers
两周前，我在 O’Reilly AI Codecon 上与 Aaron Levie 进行了座谈。 Aaron 于 2005 年与他人共同创立了 Box，20 年后，他的公司管理着大约三分之二的财富 500 强企业的内容。Aaron 是现任企业软件公司中为数不多的在公开场合深入思考 AI 含义的首席执行官之一 [...]
How to achieve zero-downtime updates in large-scale AI agent deployments
当您的网站出现故障时，您会立即知道。警报响起，用户抱怨，收入可能停止。当你的人工智能代理失败时，这一切都不会发生。他们不断回应。他们只是回应错误。代理可能会出现完全可操作的情况，同时出现幻觉策略细节、在会话中丢失对话上下文或消耗代币预算直到速率限制关闭它们......如何在大规模 AI 代理部署中实现零停机更新的帖子首先出现在 DataRobot 上。
What it takes to scale agentic AI in the enterprise
购买高性能发动机并不能让您成为一支赛车队。你仍然需要维修站工作人员、后勤、遥测和纪律来全速运行它，而不会在第三圈发生爆炸。代理人工智能也是一样。技术不再是困难的部分。破坏企业的是一切......这篇文章《如何在企业中扩展代理人工智能》首先出现在 DataRobot 上。
How to design and run an agent in rehearsal – before building it
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
What to look for when evaluating AI agent monitoring capabilities
您的人工智能代理每小时都会做出数百个（有时是数千个）决策。批准交易。路由客户。触发您无法直接控制的下游操作。这是大多数企业领导者无法自信回答的令人不安的问题：您真的知道这些代理在做什么吗？如果这个问题让你犹豫不决，那么你并不孤单。许多...评估 AI 代理监控功能时要寻找什么的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to build an agentic AI governance framework that scales
Agentic AI 已经在重塑企业的运营方式。但大多数治理框架并不是为此构建的。人工智能代理在人类定义的护栏内工作时最为成功：为自治系统设计的治理框架。良好的治理不会限制代理人的行为。它定义了他们可以自由操作的地方，并确保为他们提供安全的...如何构建可扩展的代理人工智能治理框架的帖子首先出现在 DataRobot 上。
The DevOps guide to governing and managing agentic AI at scale
自动驾驶仪和企业代理人工智能有什么共同点？两者都可以自主运行。两者都需要人类在系统进行控制之前设置规则、边界和警报。在这两种情况下，跳过这一步并不大胆。这是鲁莽的。大多数企业部署 AI 代理的方式与早期团队部署云的方式相同...《大规模治理和管理代理 AI 的 DevOps 指南》一文首先出现在 DataRobot 上。
The agentic AI cost problem no one talks about: slow iteration cycles
想象一下工厂车间，每台机器都满负荷运行。灯亮了，设备嗡嗡作响，工程师们忙碌着。什么都没有发货。瓶颈不在于产能。这是一个质量控制循环，每个周期需要三周时间，可以支撑一切，并且无论生产线是否移动，成本都相同......无人谈论的代理人工智能成本问题：缓慢的迭代周期首先出现在 DataRobot 上。
