Robotics with Python: Q-Learning vs Actor-Critic vs Evolutionary Algorithms
为您的 RL 机器人构建自定义 3D 环境Python 机器人学：Q-Learning vs Actor-Critic vs Evolutionary Algorithms 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Weekly Review 14 November 2025
上周我在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：当 AI 泡沫破裂时，它会造成多大损害？ https://www.stuff.co.nz/business/360877272/fears-ai-bubble- Correction-mount-despite-wall-st-rises不，人工智能编写的勒索软件并不在野外：https://www.theregister.com/2025/11/03/mit_sloan_updates_ai_ransomware_paper/看起来大多数人工智能安
12 Soft Skills Employees Need To Succeed In The Future Workplace
软技能将决定未来职场的成功。了解员工所需的 12 项基本技能以及现代学习如何培养他们。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Thought Leader Q&A: Exploring Upskilling And Reskilling In The World Of Gen Z With Dana Nehme
这篇由 Kashida 的 Dana Nehme 主持的思想领袖问答深入探讨了培养未来技能、创建需求驱动的学习计划以及克服 Z 世代培训挑战。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Gamified Learning: Transforming Employee Training Into An Engaging Experience
了解游戏化学习如何将员工培训转变为交互式、目标驱动的体验，从而提高参与度、保留率和绩效。本文首次发表在 eLearning Industry 上。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 11, November 2025
1) 用于少样本图像识别的知识引导语义迁移网络作者：李泽超、唐浩、彭志茂、齐国军、唐金辉页数：19474 - 194882) 基于脑电图情绪识别的可解释性分层动态图卷积网络作者：叶梦清、C. L. Philip陈同张页数：19489 - 195003) 鲁棒旋转等变对比学习作者：白盖瑞、奚伟、洪小鹏、刘新辉、岳阳、赵松文页数：19501 - 195144) 图形互信息最大化的多智能体强化学习作者：丁世飞、杜伟、凌丁，张健，郭莉莉，安博页面：19515 - 195245）大视觉语言模型攻击调查：资源，进展和未来趋势作者：Daizong Liu，Mingyu Yang，Xiaoye Qu，Pan
simpleshow's New Feature Converts Slides Into Narrated Videos
新功能将静态演示文稿（例如 PowerPoint 文件）转换为动态的、由头像讲述的视频，将现有幻灯片与拟人演示者、自动配音和可定制的视觉风格相结合。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Microlearning: A Must-Have In Hybrid Work
通过混合工作中的微学习，员工可以在工作流程中随时随地、跨地点和使用设备快速学习。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
2026 Trends & Strategies Online Conference
这次年终线上会议，为您呈现掌控未来的可操作蓝图。学习成为 AI 变革推动者，推进基于技能的组织对话，并帮助重新设计 L&D 职能以提高速度和影响力。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Driving Global Sustainability: How EcoVadis Built An Award-Winning Academy
EcoVadis 与 Learning Pool 合作创建了一个全球学习学院，通过敏捷、可访问的微学习推动可衡量的可持续性改进。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
Metrics That Really Matter: How Top Learning Teams Measure Success
许多学习和发展团队对数据充满信心，但只有少数团队能够证明培训如何提高收入、保留率或质量。了解哪些指标真正能引起领导者的共鸣，如何从第一天起就将它们与 KPI 保持一致，以及为什么基线和控制组会改变 ROI 对话。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
40+ AI Prompts For Instructional Designers: From Storyboards To Scenario-Based Learning
通过面向教学设计师的 41 条 AI 提示，提升您的教学设计工作流程。从故事板到基于场景的学习，这些即用型提示可帮助您更快地创建引人入胜的课程、生成评估，并与您的 LMS 和创作工具无缝集成。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
eLearning Industry's Guest Author Article Showcase [October 2025]
如何在预算紧张的情况下设计电子学习？设计认证计划时应遵循哪些步骤？这些客座作者文章涵盖了最新的 L&D 趋势。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
When Human Insight Meets Artificial Understanding
教育技术首次不仅能够存储和传递知识，而且能够参与理解过程。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Automating Storyboard Creation: How AI Agents Are Transforming Instructional Design
了解本地 AI 解决方案如何将故事板创建时间缩短 40%，使教学设计师能够专注于学习分析、绩效差距和战略性 L&D 计划，而不是格式化和校对。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
How Analytics And Dashboards In LMSs Elevate Training From Cost To Asset
了解 LMS 中的分析和仪表板如何将传统培训转变为可衡量的业务资产。了解实时洞察、绩效跟踪和数据可视化如何帮助组织改善学习成果、提高投资回报率并做出更明智、基于证据的培训决策。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
ELB Learning Showcases The ELB Experience Room At DevLearn 2025
该节目以来自美国银行、Live Nation 和 Learning Pirate 的演讲者为特色，通过演讲者会议、研讨会等方式解决企业中的人工智能问题，提升学习与发展，并设计学习以产生可衡量的影响。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
