RWDS Big Questions: how do we balance innovation and regulation in the world of AI?
人工智能发展正在加速，监管也更加审慎。这种紧张局势带来了一个核心挑战：我们如何在不破坏重要事物的情况下保持动力？其目的不是不必要地减缓创新，而是确保进步的速度能够保护个人和社会。负责任的行为者不应处于不利地位——但要保障 [...]
Studying multiplicity: an interview with Prakhar Ganesh
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。我们采访了 Prakhar Ganesh，了解了他在负责任的人工智能方面的工作，该工作的重点是多样性的概念。我们了解了有关他参与的一些项目的更多信息，[...]
Top AI ethics and policy issues of 2025 and what to expect in 2026
Jamillah Knowles & Digit / Pink Office / 获得 CC-BY 4.0 许可 摘要 2025 年标志着人工智能从测试到部署的关键转变。随着生成系统和代理系统在全球关键领域变得至关重要，这种情况发生了。本专题重点介绍了 2025 年主要的人工智能伦理和政策发展，并以前瞻性的[...]
The greatest risk of AI in higher education isn’t cheating – it’s the erosion of learning itself
Hanna Barakat 和剑桥多元化基金 / 数据实验室对话 / 获得 CC-BY 4.0 许可 作者：Nir Eisikovits，麻省大学波士顿分校和 Jacob Burley，麻省大学波士顿分校 关于高等教育中人工智能的公开辩论主要围绕一个熟悉的担忧：作弊。学生会使用聊天机器人来写论文吗？老师们能说一下吗？大学应该禁止这项技术吗？ [...]
Forthcoming machine learning and AI seminars: March 2026 edition
本文包含计划于 2026 年 3 月 2 日至 4 月 30 日期间举行的人工智能相关研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费开放的，任何人都可以通过虚拟方式参加。 2026 年 3 月 2 日 三场演讲：1) 解释聚类分析中先验知识的偏差，2) 用于优化的可解释代理，3) […]
欢迎来到我们的每月摘要，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事、仔细阅读最新新闻、回顾最近的事件等等。本月，我们将探索多智能体系统和集体决策，深入研究神经符号马尔可夫模型，并了解机器人如何通过与物理世界的交互来获得技能。 [...]
The Good Robot podcast: the role of designers in AI ethics with Tomasz Hollanek
《The Good Robot》是由 Eleanor Drage 和 Kerry McInerney 主持的播客，探讨性别、女权主义和技术之间的许多复杂交叉点。 Tomasz Hollanek 与 Tomasz Hollanek 探讨设计师在人工智能伦理中的作用 在本集中，我们采访了大学 Leverhulme 智能未来中心的研究员 Tomasz Hollanek [...]
Reinforcement learning applied to autonomous vehicles: an interview with Oliver Chang
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。我们采访了 Oliver Chang，他的研究兴趣涵盖深度强化学习、自动驾驶汽车和可解释的人工智能。我们详细了解了他迄今为止所从事的一些项目，以及是什么吸引了他 [...]
The Machine Ethics podcast: moral agents with Jen Semler
机器伦理播客由 Ben Byford 主持，汇集了对学者、作家、商界领袖、设计师和工程师的采访，主题涉及自主算法、人工智能、机器学习和技术对社会的影响。道德代理人与 Jen Semler 本月，本与 Jen Semler 进行了面对面的会面。他们讨论了人工智能是什么、哲学家和 [...]
Extending the reward structure in reinforcement learning: an interview with Tanmay Ambadkar
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。 Tanmay Ambadkar 正在研究强化学习中的奖励结构，目标是提供可提供稳健保证且易于部署的通用解决方案。我们采访了 Tanmay 以了解更多信息 [...]
The Good Robot podcast: what makes a drone “good”? with Beryl Pong
《The Good Robot》是由 Eleanor Drage 和 Kerry McInerney 主持的播客，探讨性别、女权主义和技术之间的许多复杂交叉点。是什么让无人机变得“好”？与 Beryl Pong 在本集中，我们采访了剑桥大学 UKRI 未来领袖研究员 Beryl Pong，她领导着该中心的 [...]
Relational neurosymbolic Markov models
使用 Gemini 3 Nano Banana Pro 生成的图像。告诉代理该做什么 我们最强大的人工智能代理无法被准确告知该做什么，尤其是在复杂的规划环境中。它们几乎完全依赖神经网络来执行任务，但神经网络不能轻易被告知遵守某些规则或遵守 [...]
AI enables a Who’s Who of brown bears in Alaska
PoseSwin 是一种人工智能，能够在身体发生重大变化的情况下一一识别野熊。 © 2026 EPFL/B.Rosenberg CC-BY-SA 4.0。作者：Cécilia Carron 能够区分个体动物——包括它们独特的历史、运动模式和习惯——可以帮助科学家更好地了解它们的物种功能，从而更好地管理栖息地和[...]
Learning to see the physical world: an interview with Jiajun Wu
图片来源：吴家俊、张云志、于红星、徐怡、毛佳媛。通过共同进化的基础模型发现混合世界表示。在年度 AAAI 人工智能会议记录中，2026 年人工智能新兴趋势 (ETA) 轨道。在 ACM SIGAI 的出版物《AI Matters》最新一期中，Ella Scallan 采访了 Jiajun […]
3 Questions: Using AI to help Olympic skaters land a quint
麻省理工学院体育实验室的研究人员 Jerry Lu 和 Anette (Peko) Hosoi 正在应用人工智能技术来帮助花样滑冰运动员提高水平。图片来源：Bryce Vickmark，麻省理工学院新闻编辑；麻省理工学院机械工程。作者：Abby Abazorius 奥运会花样滑冰看起来毫不费力。运动员们在冰面上航行，然后腾空而起，像陀螺一样旋转，最后降落在 [...]
AAAI presidential panel – AI and sustainability
Lone Thomasky & Bits&Bäume / 数字社会贝尔 / CC-BY 许可 2025 年 3 月发布的 4.0 《人工智能研究的未来》报告，旨在以结构化的方式清晰地识别人工智能研究的轨迹。该报告由即将离任的 AAAI 主席 Francesca Rossi 领导，涵盖 17 个不同的人工智能主题。 [...] 的成员
构建家庭或工业环境机器人的关键挑战之一是需要掌握对移动机械手等高自由度系统的控制。强化学习一直是获取机器人控制策略的一个有前途的途径，然而，扩展到复杂系统已被证明很棘手。在他们的工作 SLAC：模拟预训练潜在动作空间 [...]
From Visual Question Answering to multimodal learning: an interview with Aishwarya Agrawal
在 ACM SIGAI 的出版物《AI Matters》最新一期中，Ella Scallan 采访了 Aishwarya Agrawal，了解有关她的研究的更多信息、对人工智能未来最令她兴奋的因素以及对早期职业研究人员的建议。您荣获 2019 年 AAAI / ACM SIGAI 博士荣誉奖 [...]
