US Navy successfully tests new long-range, winged JDAM out to 200 miles
4 月 1 日的测试中，从 F/A-18 超级大黄蜂部署的弹药在 34 分钟内飞行了约 200 英里，并在距离目标几米的范围内进行打击。
How to Run OpenClaw with Open-Source Models
通过替代法学硕士运行 OpenClaw 助手如何使用开源模型运行 OpenClaw 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Correlation vs. Causation: Measuring True Impact with Propensity Score Matching
了解倾向得分匹配如何揭示观察数据中的真正因果关系。通过寻找“统计双胞胎”，我们消除了选择偏差，以揭示您的干预措施和业务决策的真正影响。相关性与因果关系后：用倾向得分匹配衡量真实影响首先出现在走向数据科学上。
Using Causal Inference to Estimate the Impact of Tube Strikes on Cycling Usage in London
将免费使用的数据转化为假设就绪的数据集《使用因果推理来估计伦敦地铁罢工对自行车使用的影响》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Git UNDO : How to Rewrite Git History with Confidence
对于任何在团队中工作的数据科学家来说，能够撤消 Git 操作可以成为救星。本实用指南将教您拯救世界所需的一切知识。Git UNDO ：如何自信地重写 Git 历史一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Your RAG Gets Confidently Wrong as Memory Grows – I Built the Memory Layer That Stops It
随着 RAG 系统中内存的增长，准确性会悄悄下降，而置信度却会上升，从而造成大多数监控系统从未检测到的故障。本文将介绍一个可重复的实验，展示为什么会发生这种情况，以及简单的内存架构修复如何恢复可靠性。随着内存增长，您的 RAG 肯定会出错——我构建了阻止它的内存层，该文章首先出现在《走向数据科学》上。
DIY AI & ML: Solving The Multi-Armed Bandit Problem with Thompson Sampling
如何在 Python 中构建自己的 Thompson 采样算法对象并将其应用到假设的实际示例中 DIY AI 和 ML：用 Thompson 采样解决多臂强盗问题一文首先出现在《走向数据科学》上。
AI needs a strong data fabric to deliver business value
人工智能正在企业中快速发展，从实验到日常使用。组织正在跨财务、供应链、人力资源和客户运营部署副驾驶、代理和预测系统。最近的一项调查显示，到 2025 年底，一半的公司至少在三个业务职能中使用人工智能。但随着人工智能变得……
硅谷人工智能公司遵循熟悉的剧本：保留 API 背后的秘密，并对每一滴收费。中国领先的人工智能实验室正在玩不同的游戏：他们将模型作为可下载的“开放重量”包提供。这使得开发人员可以调整模型并在自己的硬件上运行它们来构建产品，而无需协商......
我最近受邀加入一个应用程序，该应用程序将向我支付加密货币，以拍摄我自己执行诸如将食物放入碗中、用微波炉加热，然后将其取出等任务的过程。另一个网站建议我尝试一款新游戏，在其中我可以远程控制中国深圳的机械臂，因为它完成了谜题并......
人工智能系统已经对数字世界取得了令人印象深刻的掌握，但物理世界仍然是人类的领域。事实证明，构建一个可以撰写小说或编写应用程序的人工智能系统比开发一个可以叠衣服或在城市街道上导航的人工智能系统要容易得多。为了到达那里，许多......
当人们说人工智能将加速药物开发或担心它将带来大规模裁员时，无论他们是否知道，他们想到的是人工智能代理。 ChatGPT 使大型语言模型成为大众消费产品。但要改变世界，人工智能需要做的不仅仅是顶嘴：它需要……
人工智能公司经常援引人工智能支持的科学发现的可能性作为其存在的理由：如果该技术最终能够治愈癌症并解决气候变化，那么所有的碳排放和垃圾视频都将是非常值得的。法学硕士已经可以通过各种方式帮助科学家。他们可以引导人们……
当 ChatGPT 于 2022 年底向公众发布时，它让人们看到了生成式人工智能如何轻松地通过简单的提示生成大量类似人类的文本。这很快引起了犯罪分子的注意，他们很快开始使用大型语言模型来生成恶意电子邮件 - 包括无针对性的垃圾邮件和更复杂的邮件，......
