着以关键词检索结果

随着关于军队使用人工智能的争论加剧,Hegseth 和 Anthropic 首席执行官即将会面

Hegseth and Anthropic CEO set to meet as debate intensifies over the military’s use of AI

关于人工智能在国家安全中的作用以及如何在高风险情况下使用该技术的担忧仍在继续。

泽伦斯基表示,自俄罗斯入侵以来,普京在四年内“没有摧毁”乌克兰

Putin has ‘not broken’ Ukraine in 4 years since Russian invasion, Zelenskyy says

根据战争研究所的数据,在过去一年的战斗中,俄罗斯规模更大的军队仅占领了乌克兰领土的 0.79%。

随着与美国最后一轮谈判的临近,伊朗人对美国的军事集结感到担忧

Iranians worry over American military buildup as last-chance round of talks with US nears

当伊朗人等待周四日内瓦会谈的结果时,许多人担心爆发一场战争,这场战争可能会超越 20 世纪 80 年代伊朗与伊拉克的血腥冲突。

分析师发现,俄罗斯国防开支激增将于 2025 年逐渐放缓

Russia’s defense-spending surge tapers off in 2025, analysts find

国际战略研究所国防经济学专家费内拉·麦克格蒂表示,俄罗斯今年的国防开支可能会从“非常非常高的水平”下降。

“我们没有步兵”:乌克兰的战争机器演变成机器战争

‘We don’t have infantry’: Ukraine’s war machine evolves into machine war

在 1945 年以来欧洲最大规模的陆地战争中,乌克兰的前线在兵力上处于劣势,越来越多地由机器控制。

洛克希德公司在 F-35 战斗机上首次采用人工智能来识别目标

Lockheed debuts AI on F-35 fighter jet to identify targets

据该公司称,这标志着战术人工智能模型首次独立向战斗机飞行员建议战斗目标。

人工智能机器人形成了卡特尔。没有人告诉他们。

AI Bots Formed a Cartel. No One Told Them To.

研究表明算法定价并不是代码中的错误。这是数学的一个特征。后人工智能机器人形成了卡特尔。没有人告诉他们。首先出现在《走向数据科学》上。

边缘决策:大规模政策匹配

Decisioning at the Edge: Policy Matching at Scale

使用 PuLP 进行政策到机构优化边缘决策:大规模政策匹配一文首先出现在走向数据科学上。

优化 PyTorch 解码器模型中的令牌生成

Optimizing Token Generation in PyTorch Decoder Models

通过 CUDA 流交错隐藏主机设备同步这篇文章《优化 PyTorch 解码器模型中的令牌生成》首先出现在《走向数据科学》上。

使用 SAM 优化深度学习模型

Optimizing Deep Learning Models with SAM

深入探讨锐度感知最小化 (SAM) 算法以及它如何提高现代深度学习模型的通用性使用 SAM 优化深度学习模型一文首先出现在《走向数据科学》上。

自主人工智能的控制平面:为什么治理必须移至系统内部

Control Planes for Autonomous AI: Why Governance Has to Move Inside the System

在过去十年的大部分时间里,人工智能治理在其本应监管的系统之外舒适地生活着。政策已制定。进行了审查。模型获得批准。审计是在事后进行的。只要人工智能表现得像一种工具——按需生成预测或建议——这种分离就基本上有效。这个假设正在被打破。作为人工智能 [...]

如何将 MCP 服务器部署为 API 端点

How to Deploy MCP Servers as an API Endpoint

将公共 MCP 服务器部署为 API 端点,并使用函数调用将其工具集成到 LLM 工作流程中。

如何选择合适的开源 LLM 进行生产

How to Choose the Right Open-Source LLM for Production

根据工作负载类型、基础设施限制、成本和实际性能为生产选择合适的开源 LLM 的实用指南。

AI 模型的云、本地与混合:从业者指南(赞助)

Cloud vs. Local vs. Hybrid for AI Models: A Practitioner’s Guide (Sponsored)

对于大多数中小型企业领导者来说,有关人工智能的问题已经发生了转变。过去的问题是“我们应该使用人工智能吗?”,但现在的问题是“我们应该在哪里运行它?”

您应该使用的 5 个 Python 数据验证库

5 Python Data Validation Libraries You Should Be Using

这五个库从非常不同的角度进行验证,这正是它们重要的原因。每个问题都解决了现代数据和机器学习工作流程中反复出现的一类特定问题。

使用 NotebookLM 生成接地 PRD

Grounded PRD Generation with NotebookLM

利用 NotebookLM 的功能,在几分钟内将原始的、有时是混乱的信息转化为可靠的 PRD。

平台转变:重新思考法律工作中的协作

The Platform Shift: Rethinking Collaboration in Legal Work

作者:Matt Zerweck,Harvey 企业产品主管。如今从事法律工作的任何人都已经经历了这种转变。需求正在上升。事情比较复杂。 ...

Elevate 推出 ELMA 代理功能

Elevate Launches ELMA Agentic Capability

Elevate 为内部团队推出了代理功能。 ELMA 扩展了该律师事务所基于云的 ELM 系统,该系统又与一系列...