One Team, One Fight: PAE SSP and DTRA Execute Knowledge Transfer Initiative
劳伦斯利弗莫尔国家实验室 (LLNL) 负责战略威慑和战争部参与的高级顾问、分配给国防威胁降低局 (DTRA) 全球威胁降低局 (GT) 的军人以及美国海军组合采办执行机构 (PAE) 战略系统项目 (SSP) 的水兵参加了 LLNL 的参观，作为 3 月 23 日至 27 日为期一周的跨项目知识转移的一部分。本周包括参观 SSP 项目管理办公室 (PMO) 位于加利福尼亚州的飞行系统 (SPF) 分遣队基地 (SPF(S))、诺斯罗普·格鲁曼公司的海洋系统基地、劳伦斯·利弗莫尔国家实验室 (LLNL)、特拉维斯空军基地和 USS Pampanito 博物馆。该计划由 SSP 的 SPF(S)
With a Fragile Ceasefire under Threat, What Future for the Strait of Hormuz?
美以与伊朗的战争促使德黑兰关闭霍尔木兹海峡，只允许选定的船只通过。在本次问答中，危机组织专家 Yasmine Farouk、Chris Newton 和 Ali Vaez 思考了这个重要的海上贸易走廊接下来会发生什么。
Signal Strength: Inside 90 Signals Unit
为了维护安全，部队需要保持持续的通信，在需要时访问信息，并与北约盟国协调。但这是如何实现的呢？
Trump Restrictions on Legal Immigration Could Sharply Reduce U.S. Population Growth
虽然人们的注意力集中在解决未经授权的移民问题上，但特朗普政府一直在有条不紊地关闭各种合法移民途径并减缓移民案件的处理。随着美国出生率下降和人口老龄化，其后果可能会使美国人口陷入停滞，甚至出现自 1918 年以来的首次下降。
Why Rent Control Fails: Lessons From New York to Portland
问题不在于政治家的意图是否良好。市场并不关心意图。它对激励做出反应。
A review of the state of child care in the United States
要点概述 负担得起的、可用的、高质量的儿童保育对于持续、广泛共享的经济增长和公平获得劳动力机会至关重要。然而，在美国大部分地区，儿童保育没有达到这个三管齐下的标准。几十年来，儿童保育市场一直受到一个棘手的数学问题的困扰：对大多数人来说，保育费用太贵[…]这篇对美国儿童保育状况的评论首先出现在公平增长上。
AI-Ready時代、消費者データをどう意思決定につなげるか～20代データで考える、生成AI時代の施策設計
■总结 随着生成式人工智能的出现，导致人类判断的过程的速度，例如收集、组织、总结和识别争论点，变得比以前快得多。然而，这并不一定意味着它会直接导致“判断的容易性”。事实上，随着可处理材料数量的增加，我认为有时会变得很难知道应该关注什么以及从哪里开始。 “AI-Ready”不仅仅指人工智能可以使用的状态，还包括创造一种人们可以在包含人工智能的环境中做出适当决策的状态。乍一看，这似乎是矛盾的，但很明显，人们的作用是确定哪些问题是重要的，决定采取哪些步骤，并将这些决定纳入措施的顺序。我们如何以一种易于人们直观理解的格式组织数据，并创建一种可以将其转化为玩家的假设和优先事项的状态？正是在这个生成式人工
逆算で拓く定年後～拙著『女性たちの定年後～お金・仕事・暮らしのリアル』（祥伝社新書）より
■总结 为了对退休后如何度过自己的时间有一个明确的答案，重要的是想象一下您健康和活跃的年龄，然后倒退思考您将如何利用剩余的时间。举个例子，我想介绍一下我的书《女性退休后：金钱、工作和生活的现实》中的一个采访故事，比如一位女性，提前退休后，把重心从工作转移到消费，享受每周工作四天、休息三天的私人生活。通过明确什么对你来说是重要的并做出独立的选择，你可以实现退休后的“黄金岁月”。随着预期寿命的不断延长，我们退休后的寿命也变得越来越长。然而，即使你模糊地思考退休后如何度过自己的时光，你也可能无法集中思绪并得出答案。为了得出明确的答案，重要的是想象一下你可以在多大年纪拥有健康的身体，然后倒退，问自己：
雑音のない通信－通信に制約がある場合、通信容量はどのくらい減少するか
■摘要 在通信中，由于发送/接收设备（智能手机、移动电话等）和传输路径（LAN电缆、光纤等）的各种因素，不必要的电磁波可能会混入信息信号中，从而降低通信质量。这种效应通常称为噪声。考虑噪声的通信容量评估很复杂。因此，在本文中，我们关注不考虑噪声影响的理想通信信道，然后定量考察通信信道有约束和无约束时通信容量的差异。 ■目录介绍 ○ 平均信息量以产生“熵” ○ 无约束时 [无记忆信息源] ○ A 有约束时（A → A 不允许） [马尔可夫信息源] ○ B 有约束时（B → B 不可能） [马尔可夫信息源] ○ 结果的比较和讨论 ○ 参考文献 在通信中，由于发送/接收过程中的各种因素，不必要的电磁
Blue Ridge departs Changi, Singapore
2026 年 4 月 10 日，美国第七舰队旗舰 USS Blue Ridge (LCC 19) 在访问港口后离开樟宜。
President Nausėda affirms ironclad U.S.-Lithuania defense ties
爱沙尼亚塔尔图 — 在北约东翼加强的背景下，立陶宛总统吉塔纳斯·瑙塞达 (Gitanas Nausėda) 访问了波罗的海国防学院 (BA...
Understanding Amazon Bedrock model lifecycle
本文向您展示如何在 Amazon Bedrock 中管理 FM 转换，以便您可以确保您的 AI 应用程序随着模型的发展保持运行。我们讨论了三种生命周期状态、如何使用新的扩展访问功能来规划迁移，以及在不中断的情况下将应用程序迁移到新模型的实用策略。
How the Iran conflict might change defense investments in the Gulf
中东局局长艾格尼丝·赫卢 (Agnes Helou) 在本期《中东防务文摘》中谈论伊朗问题并采访 SCOPA 首席执行官。
Trump weighs pulling some US troops from Europe amid NATO strains, official says
一位白宫高级官员告诉路透社，美国总统唐纳德·特朗普已与顾问讨论了从欧洲撤出部分美军的选择。
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。
“When Machines Start Thinking Too Much”: Why Experts Are Suddenly Worried About AI Going Rogue
人工智能周围的气氛已经发生了变化。这并不是那种通常预示着新黎明的戏剧性转折，而更像是一个安静的房间，每个人都突然环顾四周。这种情况发生在过去几天，一些知名人士开始提出一个以前被视为幻想的问题。他们问，如果人工智能没有达到他们的预期，它安全吗？这就是本报告的总体主题，即为什么有些人担心人工智能最终可能会“失控”。由于人工智能的各个部分是 [...]
#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
