高超声速武器系统发展历史、现状及潜在未来
近期，胡塞武装频繁使用高超声速武器打击以色列，不由得让人们有种高超声速武器技术已经烂大街的感觉，本篇以宏观脉络的视角简单梳理回顾一下高超声速武器技术的前世今生，看看这种技术到底是个什么现状。
首先，尽管高超声速技术和武器系统已经发展了60多年，但在国际上过往的研究历史包括如今的应用中，大家对此类武器技术的兴趣点各不相同。以往的发展历程中，会在某些时间节点上针对高超声速技术突然掀起一阵狂热浪潮，而很多时候，除了小型研究团体之外，其他人对这些技术几乎没有兴趣。在2020年代的当下，随着地缘政治力量的平衡需求，迫使各国回归大国竞争的序列，高超声速武器技术再次受到了极大的关注。
总体上来说，高超声速武器的发展历程涵盖了从冷战时期至今的多个重要阶段。
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一文图解自注意力机制
Self-Attention 机制，也被称作自注意力机制，是一种让模型能够关注序列内部不同位置之间关系的机制。
它的核心思想是让序列中的每个元素都有机会“看到”序列中的其他元素，从而捕捉到它们之间的相互关系。
它是一种“自身”的注意力机制，即它只关注序列内部的元素。在这种机制下，序列中的每个元素都会对序列中的其他所有元素进行“关注”，从而形成一个内部的、自关联的表示。
这种机制特别适用于处理序列数据，比如自然语言处理中的文本，因为它能够捕捉到序列内部的长距离依赖关系。
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美澳智库联合发布！《情报分析的未来：人工智能增强情报分析的潜力》
机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）领域的进步，以及Gemini和ChatGPT等工具的迅速崛起（这些工具的用户数量已超过1亿），都凸显了人工智能的快速发展。专业的人工智能模型现在可以执行金融、科学、营销、数据管理、研究、游戏开发和医疗保健等领域的任务。2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT，随后，OpenAI（2024年5月发布了ChatGPT-4o）、谷歌（2023年3月发布了Bard，2023年12月发布了Gemini）和Anthropic（2023年3月发布了Claude）也相继发布了自家的人工智能模型，这预示着新一代人工智能的到来，为用户查询和海量信息交互提供了前所未有的机会。本报告将重点讨论由大语言模型驱动的生成式人工智能（GenAI）。
想象一下，一位情报分析师利用GenAI来帮助预测对手的下一步行动。这名情报分析师将不再被数据压得喘不过气来，相反，他将使用多种人工智能驱动的工具高效地提取关键见解。这一愿景是“增强智能”承诺的缩影，即将人类的知识和创造力与机器的规模和精度无缝结合，创造出一个大于其各部分总和的系统。美国和澳大利亚的情报公司认为，人工智能最具潜在影响的途径是人机协作（HMT），它可以彻底改变见解分析的效率、规模、深度和速度。人工智能-人机协作有望通过建立反馈回路，让分析师和算法从中获益，从而提升分析能力。在国家情报领域，相关试点项目为定制分析功能、实验和其他离散任务部署了人工智能，但尚未形成规模，也未整合到整个分析工作流程中。
随着不断取得突破，将广泛的人工智能能力整合到更广泛的情报分析中似乎指日可待，但将这些工具整合到情报行动中却带来了一系列的挑战。在高风险环境中，情报机构必须对其所做评估的质量和准确性保持极高的要求，因此，他们对新工具、不准确信息或与法律或道德准则相冲突的建议的容忍度很低。此外，在部署和整合人工智能工具时，情报机构之间必须进行一定程度的合作与协调。如果情报机构以不同的速度部署这些工具，甚至部署不同类型的工具，可能会使未来的合作更加复杂化。
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关于无人机远程战争概念战略意义-263页论文-超过10万字
在叙利亚战争、利比亚战争中无人机其实伤亡比例很高，在与“铠甲-S1”等相对先进的防空系统对抗中并未取得优势，未展现出革命性的突防毁伤能力。在纳卡冲突中，阿塞拜疆的无人机之所以大放异彩，主要是由于亚美尼亚的防空系统均为苏联时期的落后装备，且缺乏熟练的操作经验和策略。从文章列举的数据来看，当前无人机在突防现代防空力量方面还远未达到革命性影响，对拥有完善防空体系的大国的威胁可能极为有限。文章指出地区和大国通过部署由熟练人员操作的防空系统和电子战系统，可以显著降低甚至可能阻止严重依赖当代军用无人机的军事进攻。作者这些分析考虑了军事人员的熟练程度、电子战和防空系统等空战相关的其他关键因素，也体现了现代战争的攻防特点。事实上，当前不少针对无人机作战运用的分析研究，都仅从无人机的优势特点进行分析，而忽略了“防守方”的装备参数性能和作战策略升级。为了应对无人机威胁，当前军事强国都在大力研发反无人防空系统和电子战装备，如俄军“铠甲-S1”“道尔-M2KM”，美军的“沉默射手”“毒液”等，这些装备在实战中配合合理的战术策略，都具备很强的反无人能力，忽略这些因素毫无疑问将会夸大无人机的作用。
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