China’s nuclear submarine production rate surpasses that of US: Report
IISS研究发现，中国在2021年至2025年期间下水了10艘潜艇，估计排水量为79,000吨。
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。
MAG Aerospace loses protest in $96M Army contract
陆军没有发现任何问题，并签署了一份弃权书，扼杀了 MAG 论点的一个关键方面。
Airbus open to two-fighter option for FCAS to keep program alive
“单一支柱的僵局不应危及欧洲高科技能力的整个未来，这将加强我们的集体防御。”
US military assets flock to Middle East amid Iran standoff
杰拉尔德·R·福特号航空母舰很快将成为五角大楼在该地区海军舰队的基石。
SpaceX and Blue Origin abruptly shift priorities amid US Golden Dome push
美国最大的商业航天公司最近将重点转向月球开发，就像国防部推动其下一代导弹防御计划一样。
National Guard team clinches award for clawed drone at Army competition
陆军国民警卫队第 28 步兵师的士兵在首届最佳无人机作战人员竞赛中荣获最佳创新奖。
US Army lets soldiers flaunt their drone skills in first-ever competition
该活动符合在部队各个梯队采用无人技术的服务计划。
AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism
在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理：梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。
AI in Multiple GPUs: How GPUs Communicate
深入探讨支持 AI 工作负载多 GPU 通信的硬件基础设施多 GPU 中的后 AI：GPU 如何通信首先出现在《迈向数据科学》上。
Can AI Solve Failures in Your Supply Chain?
当您的仓库和运输团队互相指责对方延迟交货时，谁是对的？我们可以要求与数据相关的代理来解决争论。人工智能可以解决供应链中的故障吗？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。
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。
Doctrine Buys Spain’s Maite In Pan-European Move
总部位于巴黎的法律人工智能平台 Doctrine 收购了西班牙法律副驾驶 Maite。此次收购是三年内的第五次收购，“带来了其总客户群......
How to Build SMB Growth Systems in a Multi‑Sided Network, Without Breaking Trust
Nextdoor 位于邻居、当地企业和社区信任的交汇处 - 因此不能用单一指标来衡量成功。 Nextdoor 财务与战略主管 Artem Kofanov 构建决策系统，围绕持久的市场结果调整产品、数据科学和上市。他的工作帮助扩大了超本地化需求和货币化系统，从而产生了 [...]
Claude's Role in Capturing Nicolás Maduro
五角大楼在委内瑞拉袭击期间使用了克劳德。 Anthropic：构建它的公司必须询问他们的软件实际上做了什么。通讯被拦截？卫星图像？情报合成？机密网络之外没有人知道。以下是证据所表明的内容。
Extending the reward structure in reinforcement learning: an interview with Tanmay Ambadkar
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。 Tanmay Ambadkar 正在研究强化学习中的奖励结构，目标是提供可提供稳健保证且易于部署的通用解决方案。我们采访了 Tanmay 以了解更多信息 [...]
