UK running out of time to boost defense as investment plan stalls, military chief warns
国防部长约翰·希利周一表示，总理基尔·斯塔默决心在 7 月 7 日北约峰会之前发布该报告。
Who Will Win the 2026 Soccer World Cup?
根据 Elo、泊松和 10,000 次模拟构建预测谁将赢得 2026 年足球世界杯？首先出现在《走向数据科学》上。
它的成本、它的收益以及我所犯的三个错误《我的 SciPy ODE 求解器正在扼杀我的贝叶斯推理：宇宙学家对发现 Diffrax 的诚实描述》一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Fundamental Choice in Reinforcement Learning: On‑Policy vs. Off‑Policy
一个简单的选择如何影响探索、安全性和效率这篇文章《强化学习的基本选择：在策略与离策略》首先出现在《走向数据科学》上。
Building a Multi-Agent System in Python
多代理系统简介用 Python 构建多代理系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Picking an Experimentation Platform: A Retrospective
我指导在 Eppo 和 Statsig 之间进行选择的方法以及吸取的经验教训《选择实验平台：回顾》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Fine-Tune an SLM for Emotion Recognition
用于在不平衡训练集上微调 Mistral Small 3.1 以对社交媒体交流中的 15 种情绪进行分类的 Python 教程《如何微调 SLM 进行情绪识别》一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Meta hack shows there’s more to AI security than Mythos
6 月 5 日，404 Media 报道称，攻击者一直在使用 Meta 的 AI 客户支持代理窃取 Instagram 帐户。他们的方法很简单：他们要求代理将帐户链接到他们控制的电子邮件地址，代理同意了。一名攻击者闯入了休眠的奥巴马白宫帐户并支持伊朗......
This Week in AI: Production Viability
在本周的节目中，人工智能咨询公司 Intelligence Briefing 的主持人兼创始人 Andreas Welsch 汇聚了 Savvi AI 联合创始人兼首席执行官 Maya Mikhailov 和生成式 AI 和智能自动化领导者 Doug Shannon，讨论了从业者目前正在探讨的一些相互关联的主题：OpenAI 进军个人理财领域，其角色 [...]
I Let an AI Agent Run 40 Experiments While I Slept
我在租用的 GPU 上设置了一个 AI 代理，将其指向训练脚本，然后就去睡觉了。到早上，它已经运行了 40 个实验，验证损失降低了 5.9%，并将内存使用量从 44 GB 减少到 17 GB。它还花了四个小时来追踪 linter 在 [...]
3 SpaCy Tricks for Efficient Text Processing & Entity Recognition
在本文中，我们将探讨每个开发人员工具包中都应具备的三个基本 spaCy 技巧，以最大限度地提高处理速度并自定义实体识别。
What A Time For Legal AI! + Legal Innovators California
对于合法人工智能来说，现在是多么令人难以置信的时刻啊！ Palantir 刚刚进入法律技术领域，加入 OpenAI、Anthropic 和 Microsoft 的行列。所以，四个...
Why Serious Injury Prevention Requires More Than Near Miss Reporting
了解轻微事件和 SIF 事件之间的差距，并了解人工智能驱动的策略如何在升级之前识别关键风险。
5 Key Advantages of Adopting an e-Permit to Work Solution in Construction
viAct 显着塑造了香港互联且透明的建筑工地，特别是其数字工作许可证 (ePTW) 系统
DeepSeek V4 Pricing and Capabilities
为什么重要：DeepSeek V4 定价和功能解释：层级成本、基准、实际生产支出以及每个买家在 2026 年应权衡的隐私风险。
How to Measure AI Agent Performance
为什么重要：了解如何通过指标、跟踪和在用户之前发现故障的分步管道来衡量 2026 年 AI 代理的性能。
