12-Shi Experimental 2nd Prototype (A6M1) in 1/72 by Scott Jamieson
延续零式主题，斯科特·杰米森非常友好地分享了这些图片和细节，展示了他出色建造的 Fine Molds 1/72 A6M1 原型机，即 12-Shi 实验性第二架飞机，来自他们的 2019 年组合套件，与 A6M2 Model 11（目前缺货）配对。虽然完成的模型并没有展示出来，但斯科特发现这个构建并不那么令人愉快，并认为该套件在质量方面不及之前的 Fine Molds A6M2 Type 21 Zero 套件。他将其描述为更像是一个改装套件，令人失望的是它只有一个一体式座舱盖，并且没有提供开放式机罩襟翼。附加部件包括新的机身、机罩、发动机和双叶螺旋桨，但没有关于如何纠正基本 A6M2 套件的指
Understanding U.S. college classroom culture
想象一下你走进美国大学的教室：来自不同文化和背景的学生充满活力，思想交流活跃，教授鼓励开放式沟通并挑战你批判性思考。这种独特的环境是成长和学习的机会，但对于那些不熟悉 […] 的人来说，也可能是难以承受的。
Understanding U.S. college classroom culture
想象一下自己走进美国大学的教室：来自不同文化和背景的学生充满活力，思想交流活跃，教授鼓励开放式交流并挑战您进行批判性思考。这种独特的环境是成长和学习的机会，但对于那些不熟悉的人来说，它也可能让人不知所措[…]这篇文章《了解美国大学课堂文化》首先出现在国际学生博客上。
Using language to give robots a better grasp of an open-ended world
通过将 2D 图像与基础模型混合以构建 3D 特征场，麻省理工学院的一种新方法可以帮助机器人通过开放式语言提示理解和操纵附近的物体。
Using language to give robots a better grasp of an open-ended world
通过将 2D 图像与基础模型混合以构建 3D 特征场，麻省理工学院的一种新方法可以帮助机器人通过开放式语言提示理解和操纵附近的物体。
TalkToModel: Interface for Understanding ML Models
TalkToModel 是一个创新系统，用于实现与 ML 模型的开放式对话。该平台不仅允许用户理解 ML 模型，还可以使用自然语言与它们进行交流，并接收有关其预测和操作过程的解释。
Rethinking the Building Blocks of Learning with Mike Acerra
受建筑师巴克敏斯特·富勒和幼儿园运动的启发，Mike Acerra 设计了 Lux Blox，以重新构想学习的基石。作为 Lux Blox 的联合创始人兼总裁，Acerra 拥有跨学科背景，涵盖艺术、建筑、物理和教育。他的独特系统旨在通过基于自然的形式进行直观游戏，培养儿童的空间技能、创造力和自信心。Lux Blox 为教育工作者和家长提供了一个开放式平台，让他们能够通过动觉与学生互动。这些积木鼓励洞察力和探索性，使用普通玩具中没有的复杂几何形状。Acerra 设计 Lux Blox 是为了与科学和艺术原理保持一致，以帮助加强空间思维。正如主持人 Mike Palmer 与 Acerra
Научно-популярный фестиваль FestTech в Москве собрал 4500 человек
在莫斯科设计工厂现场，举办了由 Phystech 研究生社区组织的开放式科普节 FestTech。约 4,500 人沉浸在批判性思维的盛宴中，接触了充满活力的物理和技术传统。
Songs Activities English Lessons
此资源有开放式问题，可在 EFL/ESL 教室中与音乐一起工作时与学生一起练习写作。选择合适的音乐示例，并使用此工作表来培养他们的理解力和其他技能。他们还可以...
开放式布雷顿循环通常用于燃气涡轮发动机，用于发电、飞机推进和工业过程。布雷顿循环以美国工程师乔治·布雷顿 (George Brayton) 的名字命名，他于 1872 年提出了该循环，将燃料能量转化为机械功。布雷顿循环在燃气涡轮机发展之后得到了广泛的实际应用。阅读更多...布雷顿循环概述一文首次出现在 Turbomachinery 博客上。
Building interactive agents in video game worlds
大多数人工智能 (AI) 研究人员现在认为，编写能够捕捉情境交互细微差别的计算机代码是不可能的。或者，现代机器学习 (ML) 研究人员专注于从数据中学习这些类型的交互。为了探索这些基于学习的方法并快速构建能够理解人类指令并在开放式条件下安全执行操作的代理，我们在视频游戏环境中创建了一个研究框架。今天，我们发表了一篇论文 [插入链接] 和一系列视频，展示了我们在构建能够理解模糊人类概念的视频游戏 AI 方面的早期步骤——因此，可以开始按照自己的方式与人们互动。
Building interactive agents in video game worlds
大多数人工智能（AI）研究人员现在认为，编写可以捕获位置互动细微差别的计算机代码是不可能的。另外，现代机器学习（ML）研究人员专注于从数据中学习这些类型的相互作用。为了探索这些基于学习的方法，并迅速建立可以理解人类指导并在开放式条件下执行动作的代理商，我们在视频游戏环境中创建了一个研究框架。托迪，我们正在发布一篇论文[插入链接]并收集视频，显示了我们在建立视频游戏的早期步骤，可以理解模糊的人类概念 - 因此，可以开始与他们自身互动的人互动。
Building interactive agents in video game worlds
大多数人工智能（AI）研究人员现在认为，编写可以捕获位置互动细微差别的计算机代码是不可能的。另外，现代机器学习（ML）研究人员专注于从数据中学习这些类型的相互作用。为了探索这些基于学习的方法，并迅速建立可以理解人类指导并在开放式条件下执行动作的代理商，我们在视频游戏环境中创建了一个研究框架。托迪，我们正在发布一篇论文[插入链接]并收集视频，显示了我们在建立视频游戏的早期步骤，可以理解模糊的人类概念 - 因此，可以开始与他们自身互动的人互动。
Building interactive agents in video game worlds
大多数人工智能（AI）研究人员现在认为，编写可以捕获位置互动细微差别的计算机代码是不可能的。另外，现代机器学习（ML）研究人员专注于从数据中学习这些类型的相互作用。为了探索这些基于学习的方法，并迅速建立可以理解人类指导并在开放式条件下执行动作的代理商，我们在视频游戏环境中创建了一个研究框架。托迪，我们正在发布一篇论文[插入链接]并收集视频，显示了我们在建立视频游戏的早期步骤，可以理解模糊的人类概念 - 因此，可以开始与他们自身互动的人互动。
Building interactive agents in video game worlds
大多数人工智能（AI）研究人员现在认为，编写可以捕获位置互动细微差别的计算机代码是不可能的。另外，现代机器学习（ML）研究人员专注于从数据中学习这些类型的相互作用。为了探索这些基于学习的方法，并迅速建立可以理解人类指导并在开放式条件下执行动作的代理商，我们在视频游戏环境中创建了一个研究框架。托迪，我们正在发布一篇论文[插入链接]并收集视频，显示了我们在建立视频游戏的早期步骤，可以理解模糊的人类概念 - 因此，可以开始与他们自身互动的人互动。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
