Trump’s $1.5T defense budget to weather harsh scrutiny on Capitol Hill
伊朗的行动、中期选举和共和党党内政治都可能使国防预算进入唐纳德·特朗普总统的办公桌变得复杂化。
‘Everyone wants a spaceplane’: More countries eye on-orbit protection for satellites
新报告称，法国、德国、印度和日本旨在效仿美国和中国的能力。
‘Hybrid constellations’ are making it hard for militaries to hide
Vantor 计划在其卫星群中结合高分辨率和低分辨率的空间图像。
Your ReAct Agent Is Wasting 90% of Its Retries — Here’s How to Stop It
大多数 ReAct 风格的代理都默默地将重试预算浪费在永远不会成功的错误上。在 200 个任务的基准测试中，90.8% 的重试都花在了幻觉的工具调用上——不是模型错误，而是架构缺陷。本文展示了为什么即时调整无法解决这个问题，以及完全消除浪费重试的三种结构变化。 文章《你的 ReAct Agent 正在浪费 90% 的重试 — 以下是如何阻止它》首先出现在 Towards Data Science 上。
How Does AI Learn to See in 3D and Understand Space?
深度估计、基础分割和几何融合如何融合为空间智能人工智能如何学会在 3D 中观察并理解空间？首先出现在《走向数据科学》上。
Why MLOps Retraining Schedules Fail — Models Don’t Forget, They Get Shocked
我们将艾宾浩斯遗忘曲线拟合到 555,000 笔真实欺诈交易中，得到 R² = −0.31 — 比平坦线更糟糕。这一结果解释了为什么基于日历的再训练在生产中失败，并引入了一种在实际系统中有效的实用冲击检测方法。文章《为什么 MLOps 重新训练计划失败——模型不会忘记，他们会感到震惊》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Architecture as Code to Teach Humans and Agents About Architecture
在撰写我们的书《架构即代码》的过程中发生了一件有趣的事情——整个行业发生了变化。一般来说，我们会迭代地写书——从一个想法的种子开始，然后通过研讨会、会议演示、在线课程等来开发它。这正是我们大约一年前在《架构即代码》一书中所做的事情。 [...]
AI-Infused Development Needs More Than Prompts
当前关于软件开发中人工智能的讨论仍然发生在错误的层面。大多数注意力都集中在代码生成上。该模型可以编写方法、构建 API、重构服务或生成测试吗？这些事情很重要，而且通常很有用。但它们并不是企业的困难部分 [...]
5 Useful Things to Do with Google’s Antigravity Besides Coding
反重力依赖于一系列功能，其中许多功能与编写函数关系不大。
Advanced NotebookLM Tips & Tricks for Power Users
让我们详细分析五个新引入的高影响力功能，并讨论高级从业者如何将它们融入到日常工作流程中，以最大限度地提高生产力。
Haast Raises $12m For AI Marketing ‘Slop’ Compliance
Haast 使用人工智能来处理营销内容合规性，并越来越多地应对人工智能“失范”，该公司已在……中筹集了 1200 万美元。
From HIRARC to SHASSIC: Using Vision AI to Improve Safety Scores in Malaysia Construction
Vision AI 通过实时危险检测和更智能的安全评分，增强马来西亚建筑中的 HIRARC 和 SHASSIC 合规性。
#495 – Vikings, Ragnar, Berserkers, Valhalla & the Warriors of the Viking Age
Lars Brownworth 是一位历史学家、教师、播客和作家，专门研究维京历史、中世纪欧洲和拜占庭帝国。感谢您的聆听❤ 查看我们的赞助商：https://lexfridman.com/sponsors/ep495-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单，并提供反馈、提交问题、联系 Lex 等。成绩单：https://lexfridman.com/lars-brownworth-transcriptCONTACT LEX：反馈 – 向 Lex 提供反馈：https://lexfridman.com/surveyAMA – 提交问题、视频或致电：https://lexfridman.com/amaH
Interview with Sukanya Mandal: Synthesizing multi-modal knowledge graphs for smart city intelligence
Sukanya Mandal 和 Noel O’Connor 在 AAAI 秋季研讨会系列上发表的论文《LLMasMMKG：LLM Assisted Synthetic Multi-Modal Knowledge Graph Creation For Smart City Cognitive Digital Twins》中介绍了一种利用大型语言模型来自动构建专为智慧城市认知设计的综合多模态知识图的方法 [...]
Scaling Physical AI: Why grippers and sensors matter for real-world robotics
物理人工智能正在迅速发展。从模仿学习到基础模型，机器人团队正在朝着能够随着时间的推移适应、泛化和改进的系统取得真正的进展。但仍然存在差距。其中许多系统在受控环境中运行良好……但在面对实际生产的变化时却表现不佳。如果您是机器人 OEM、产品领导者或工程团队，您可能已经亲身感受到这一点。挑战不仅仅是构建更智能的机器人。而是构建在现实中可靠工作的机器人world.arm 末端工具是这个方程式的关键部分。
Here's my favorite email trick for cleaning up inbox clutter - automatically
您的收件箱是否充满了广告、时事通讯和社交媒体更新？大多数电子邮件解决方案中内置的这一功能将为您解决这个问题。
After using Lenovo's new Yoga laptop, I'm wondering if Windows makers are running out of ideas
联想 Yoga 7a 二合一电脑是一款功能齐全、结构精良的电脑，但其中端硬件使其很难比竞争对手更值得推荐。
