Not one-drone-fits-all: Admirals stress unmanned systems tailored to the mission
“当我们开始充实这些概念时，我们开始理解的是……目前欧盟司令部或中央司令部真正强大的能力可能无法转移到太平洋，因为那里的距离要远得多，”道格拉斯·萨斯少将在海空天会议上说。
The Navy’s plan for pilot training could add the first clean-sheet trainer aircraft since the 1950s
[赞助] SNC 的 Freedom 教练机专为海军任务中的硬着陆而设计。
Navy tests long-range JDAM, striking out to 200 nautical miles
据 JDAM 制造商波音公司称，改进后的联合直接攻击弹药是从海军 F/A-18E 超级大黄蜂进行连续测试中发射的。
Delivering first Columbia-class sub in 2028 will prove ‘wicked heavy lift’: Sub czar
“我们必须完成所有的第一堂课——我称之为小嗝嗝——因为我们会学到一些东西，因为我们以前从未操作过它，”中将罗伯特·戈彻说。
US Navy unmanned surface vessel fleet to grow sevenfold in Indo-Pacific
印度-太平洋地区的中型无人水面舰艇舰队预计将增长到至少 30 艘，其中包括小型无人水面艇和无人机系统。
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。
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。
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……
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......
“Your Next Coworker May Not Be Human” as Google Bets Everything on AI Agents to Power the Office
这已经发生在人工智能中，而且甚至没有耳语。不，它不仅仅增强了人工智能。现在它会试图夺走你的工作，不是某种意义上的，而是真的。这一直是我们的计划：将“人工智能代理”引入公司，作为其最重要的企业工具，这些工具不仅可以回答您的问题，还可以执行操作。不仅仅是像机器人一样聊天，而是计划行动、采取行动、使用工具、完成行动。几乎就像同事一样！现在，请稍等一下，我将给出 [...]
“Banks Aren’t Playing Catch-Up Anymore”: Inside the AI Power Move That Could Redefine Finance
本周发生了一些重大事件。一家欧洲大型银行没有以自己的方式试水，而是进军人工智能领域。他们与埃森哲和 Anthropic 合作，建立了一个完整的人工智能中心，它向整个行业发出了一条信息：要么排队，要么落后！比雷埃夫斯银行、埃森哲和 Anthropic 将构建一个集中式人工智能引擎，帮助该银行实现运营转型。好的，请稍等。我知道你可能在想什么。一段时间以来，我们一直受到这种言论的轰炸：人工智能将改变银行业！还有[...]
曾经有一段时间，信息技术领域在很大程度上被视为男性主导的领域。如今，这种看法正在稳步改变。在尼泊尔，女性不仅进入人工智能 (AI) 和机器学习等高技术领域，而且还承担领导角色并积极参与塑造未来 […]人工智能中的女性帖子首先出现在 Fusemachines 上。
Sony AI table tennis robot outplays elite human players
2025 年 12 月的一场比赛中，Ace 旋转球拍，准备将球传回人类对手川俣大和。图片来源：Sony AI。在今天发表在《自然》杂志上的一篇文章中，索尼人工智能介绍了 Ace，这是第一个在竞技体育运动中击败人类精英运动员的机器人。尽管人工智能系统已经表明 [...]
Causal models for decision systems: an interview with Matteo Ceriscioli
您如何将因果知识整合到决策系统或代理中？我们采访了 Matteo Ceriscioli，了解他在这一领域的研究。本次采访是我们针对 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者的系列采访中的最新采访。您能否首先告诉我们一些关于您的博士学位的信息 - [...]
Why Physical AI isn't scaling yet, and what's holding it back
物理人工智能正在快速发展。人工智能模型现在可以识别物体、计划行动并适应新任务。但尽管取得了这些进展，大多数系统仍然难以在现实环境中扩展。两个核心挑战解释了原因：现实世界灵活性有限部署成本高且复杂性在这些问题得到解决之前，物理人工智能将仍然难以扩展到受控应用程序之外。
