Marines will update land warfare doctrine as they prep for near-peer, drone-driven fight
官员们在现代海军陆战队会议上预览了地面作战要素 2040 计划。
Navy’s drone refueler notches first flight—but it won’t be on aircraft carriers until 2029
MQ-25A 的延迟使交付时间比之前的重新安排时间又推迟了两年。
First protest filed against the Army’s troubled MAPS contract
一些业内人士称，在陆军致力于回答数千个问题之际，价值 500 亿美元的专业服务车辆“仍然是一团糟”。
Experts call for halt of AI chip exports to China after White House distillation warning
一个人工智能政策小组认为，在白宫警告北京正试图利用美国人工智能系统建立类似能力后，此举是必要的。
Textron unveils autonomous ground vehicle designed for Marine Corps littoral units
RIPSAW M1 演示机在现代海事会议的展厅首次亮相。
Golden Dome has ‘pathways to pivot’ if delays arise, general says
被任命为美国“金顶”倡议沙皇的迈克尔·盖特兰将军告诉立法者，建造盾牌的计划正在迅速推进。
India races to boost conventional, nuclear submarine combat punch
第三艘弹道导弹核潜艇的投入使此类潜艇的数量达到三艘，从而能够部署连续的海上核反击力量。
Pentagon’s FY27 budget seeks 85 F-35s, but most ride on reconciliation
五角大楼 2027 财年预算请求要求联合部队拥有 85 架 F-35 闪电 II 战斗机，高于 2026 财年的 47 架。
Why aircraft carriers are the best (and worst) place for laser weapons
高能激光武器非常适合大型、功率丰富的航空母舰，但也有其局限性。
What we know about the US military’s new joint laser weapon system
陆军和海军的目标是生产一种集装箱式 150 千瓦高能激光武器，以对抗来袭的巡航导弹。
PyTorch NaNs Are Silent Killers — So I Built a 3ms Hook to Catch Them at the Exact Layer
NaN 不会破坏你的训练——它们会悄悄地破坏它。在 ResNet 训练运行中因无声故障而损失了几个小时后，我构建了一个轻量级检测器，可以精确定位出现问题的确切层和批次。使用前向钩子和梯度检查，它可以以最小的开销尽早发现问题，而不会减慢模型的速度。PyTorch NaNs 是无声杀手——所以我构建了一个 3ms 的钩子来在精确层捕获它们，该文章首先出现在《走向数据科学》上。
Correlation Doesn’t Mean Causation! But What Does It Mean?
相关性告诉我们什么？相关性后并不意味着因果关系！但这意味着什么？首先出现在《走向数据科学》上。
The Next Frontier of AI in Production Is Chaos Engineering
爆炸半径控制告诉您要破坏的程度。意图告诉你打破它会学到什么。其中只有一个拥有成熟的工具。生产中人工智能的下一个前沿是混沌工程一文首先出现在走向数据科学上。
When Correct Systems Produce the Wrong Outcomes
我们倾向于假设，如果系统的每个部分都运行正确，那么系统本身也会运行正确。这一假设深深植根于我们设计、测试和操作软件的方式中。如果服务返回有效响应、依赖关系可达并且满足约束，则系统被认为是健康的。即使在 [...]
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni on Clarifai Reasoning Engine: Zero Day Support at 400 Tokens Per Second
对 Gemma-3-4B、MiniCPM-o 2.6 和 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的延迟、吞吐量和可扩展性进行基准测试。
Local Whisper Audio Transcription
了解如何使用 Faster‑Whisper 和 Python 在本地擦除音频，重点是隐私优先和 CPU/GPU 就绪。
A/B Testing Pitfalls: What Works and What Doesn’t with Real Data
了解为什么大多数“获胜”实验在生产中失败，以及顶级公司如何避免这种情况。
