阿拉巴马州红石兵工厂 – 约翰·L·拉弗蒂 (John L. Rafferty) 中将从肖恩·盖尼 (Sean A. Gainey) 中将手中接过美国陆军太空与导弹防御司令部的指挥权。
Army Leaders Champion Education and Mentorship During Visit to White Sands Missile Range
2026 年 4 月 30 日，白沙导弹靶场迎来了两位陆军最受尊敬的领导人：退役中士。陆军少校丹尼尔·A·戴利 (Daniel A. Dailey)，第 15 届陆军少将...
Capacity-aware inference: Automatic instance fallback for SageMaker AI endpoints
今天，Amazon SageMaker AI 为新的和现有的推理终端节点引入了容量感知实例池。您定义实例类型的优先级列表，只要在创建、横向扩展和横向收缩期间容量受到限制，SageMaker AI 就会自动处理您的列表。您的端点无需人工干预即可配置可用的人工智能基础设施。此功能适用于单模型端点、基于推理组件的端点和异步推理端点。
From data lake to AI-ready analytics: Introducing new data source with S3 Tables in Amazon Quick
Amazon Quick 推出 Amazon S3 表（Apache Iceberg 表）作为新数据源。借助此功能，客户可以直接查询和可视化存储在 Amazon S3 表存储桶中的 Apache Iceberg 表，而无需中间数据层。在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Quick 的新 Amazon S3 表数据源如何在简化现代数据架构的同时实现近实时分析。
Agent-guided workflows to accelerate model customization in Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI 现在提供的代理体验改变了这一点。开发人员使用自然语言描述他们的用例，AI 编码代理简化了整个过程，从用例定义和数据准备到技术选择、评估和部署。在这篇文章中，我们将引导您使用 SageMaker AI 代理技能完成模型自定义生命周期。
在这篇文章中，我们介绍了生成式 AI 生产中 LLM 迁移或升级的系统框架，包括基本工具、方法和最佳实践。该框架通过提供用于快速转换和优化的强大协议来促进不同法学硕士之间的转换。
Unleashing Agentic AI Analytics on Amazon SageMaker with Amazon Athena and Amazon Quick
本文演示了 Amazon Quick 的代理 AI 助手如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 作为存储、使用 Amazon SageMaker 和 AWS Glue for Lakehouse、Amazon Athena 跨多种存储格式（S3 表、Iceberg 和 Parquet）进行无服务器 SQL 查询，从而将数据分析转变为自助服务功能。
Hegseth, Caine Discuss Project Freedom
战争部长皮特·赫格斯在新闻发布会上表示，“自由计划”与“史诗狂怒行动”不同，本质上是防御性的，其范围集中且持续时间短暂，其使命只有一个：保护无辜的商业航运免受伊朗的侵略。
J&J Maintenance, Inc- dba J&J Worldwide Services
位于弗吉尼亚州麦克莱恩的 J&J Maintenance, Inc. dba J&J Worldwide Services 对向位于...的 King and George, LLC 发出任务订单提出质疑
Pentagon clears 8 tech firms to deploy their AI on its classified networks
根据今天上午的公告，国防部已与 Amazon Web Services、Google、微软、NVIDIA、OpenAI、SpaceX 和 Reflection 达成协议，数小时后又与第八个 Oracle 达成协议。
8 AI firms cleared to provide tools for classified Pentagon networks
种类繁多（不包括 Anthropic）旨在防止 AI 供应商锁定。
US military accompanies commercial carrier through Strait of Hormuz
马士基航运公司表示，其Alliance Fairfax号的运输顺利完成，所有船员均安全无恙。
How to Build an Efficient Knowledge Base for AI Models
为人工智能模型构建知识库不是一次性任务，而是一个迭代的细化过程。《如何为人工智能模型构建高效的知识库》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Single Agent vs Multi-Agent: When to Build a Multi-Agent System
理解 AI 代理设计、ReAct 工作流程以及何时从单代理扩展到多代理系统的实用指南。单代理与多代理：何时构建多代理系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Inference Scaling (Test-Time Compute): Why Reasoning Models Raise Your Compute Bill
为什么推理模型会显着增加生产系统中的令牌使用、延迟和基础设施成本The post Inference Scaling (Test-Time Compute): Why Reasoning Models Raise Your Compute Bill 首先出现在 Towards Data Science 上。
Why AI Engineers Are Moving Beyond LangChain to Native Agent Architectures
框架加速了第一波 LLM 应用程序的发展，但生产需要不同的架构。为什么 AI 工程师超越 LangChain 转向本机代理架构一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Week one of the Musk v. Altman trial: What it was like in the room
这个故事最初出现在我们关于人工智能的每周通讯《算法》中。要首先在您的收件箱中收到此类故事，请在此处注册。人工智能领域最有权势的两位人物——萨姆·奥尔特曼和埃隆·马斯克——上周在加利福尼亚州奥克兰的法庭上开始了对峙。马斯克正在起诉 OpenAI，声称他花费了数百万美元......
