Big AI vs academia: for what comes next, follow the money
本博客由 HEPI 合作伙伴 Studiosity 首席执行官兼董事总经理 Michael Larsen 友情撰写。自近四年前公开发布以来，日益强大的大型语言模型 (LLM) 对社会的影响最深刻的莫过于高等教育。学生对该技术的采用率超过 90%，而越来越多的人 […]《大人工智能 vs 学术界：接下来会发生什么，跟随金钱》一文首先出现在 HEPI 上。
Training For The Deepfake Era: Why Verification Habits Beat Detection Skills
Deepfake 检测建议会随着每个模型的发布而过期，因此持续的培训会建立验证习惯和工作场所文化，在这种文化中，仔细检查老板的要求是正常的，而不是不服从。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
The Reward Trap: Why External Rewards Backfire with Dr. Ozgur Bolat
在本期《教育趋势》中，主持人迈克·帕尔默 (Mike Palmer) 与教育科学副教授、《奖励陷阱：为何奖励适得其反》和《激励孩子的真正科学》一书的作者 Ozgur Bolat 博士一起参与其中。博拉特博士分享了他从寻求外部验证到解读内在动机科学的历程，为希望摆脱快速奖励并为孩子建立持久的适应力和内在动力的父母和教育工作者提供了实用的策略。讨论的主要主题包括：🧠 外部验证的陷阱：依赖奖励、表扬和批评如何创造外部控制点并破坏内在动机。 🕊️ 和平模型：一个框架（视角、情感和认知、需求、承诺、参与），用于在不依赖贿赂或威胁的情况下解决行为和阻力。 📱 现代育儿与心理健康：过度保护性育儿和数字干扰如
After the ESSER Cliff, Charter Title I Funding That Lasts
ESSER III 的联邦义务截止日期已于 2024 年 9 月 30 日过去。在辅导合同、人员配备和干预平台上投入资金的学区现在正在编写“ESSER 后战略”备忘录。那些根据 1220 亿美元临时支票扩大员工规模的供应商正在放弃、转向或要求其地区合作伙伴承担更高的更新成本。与此同时，一小部分辅导提供者正在以固定价格续签 2026-27 学年的干预合同，他们的合作伙伴学校正在根据 Title I、Title III 和州公式资助进行预订，这与他们在 2019 年使用的方式相同。本文介绍了为什么第二批辅导提供者在结构上有所不同、学校领导现在应该在辅导合作伙伴中寻找什么，以及特许 LEA 如何建立
放牧强度的增加会降低节肢动物的多样性，并超越潜在微避难所中地形驱动的群落模式摘要喀斯特景观中的地形洼地（称为天坑）是生物多样性的重要微避难所。然而，它们可能受到各种人为干扰的强烈影响，包括森林管理、废物倾倒和牲畜放牧。尽管放牧对天坑植被的影响已有充分记录，但关于放牧强度如何影响这些地貌中的节肢动物群落却知之甚少。为了研究放牧强度对节肢动物的影响，我们采用了多分类方法，包括蜘蛛（蜘蛛目）、真虫（半翅目：异翅目）和蚂蚁（膜翅目：蚁科）作为生物指示剂。我们在匈牙利阿格泰莱克喀斯特地区选择了 18 个天坑底部及其邻近高原，并连续两年对它们进行了采样——其中一年存在放牧，另一年排除放牧，后者作为对照。我
Policy Brief: California’s Political Geography 2026
加州各州的政治观点有何不同？我们使用 PPIC 全州调查数据和复杂的模型来估计 46 个领域的公众舆论，研究人们对政治、生活成本、气候变化、堕胎等的看法。
Tiered KV cache for large LLMs on Amazon SageMaker HyperPod with Curvine
大规模运行大型语言模型推理会迫使 KV 缓存进行权衡：GPU 实例规模过大或首次生成令牌的时间过长。本文在 Amazon SageMaker HyperPod 上构建了一个分层 KV 缓存，将缓存扩展到使用 Curvine 的共享分布式 NVMe 池中，因此副本可以在经济高效的实例上以接近本地磁盘的速度重用缓存。
The Two Pillars of Post-training: Reinforcement Learning and Supervised Fine-Tuning
这是Sharon Zhou培训后系列的第二篇文章。请在此处阅读第 1 部分。在本系列的第一篇文章中，您了解了培训后如何通过使法学硕士以某种方式表现来缩小其可用性的根本差距。在这篇文章中，您将探索可用于更改模型的 [...]
NLP in 2026: Trends, Use Cases & Future of Language AI | Shaip
每天，您的组织都会产生堆积如山的文字。支持票据、合同、临床记录、客户评论、电子邮件、通话记录。大约 80% 的企业数据以这样的非结构化文本形式存在——直到最近，几乎没有一个数据可以进行大规模分析。它就在那里。自然语言处理改变了这一点。到 2026 年，随着大型语言模型承担重任，NLP 已经从一个小众研究领域变成了几乎所有你接触到的人工智能产品背后的引擎。市场反映了这一点：分析师预计 NLP 将从 2025 年的约 $37-51B 增长到 2030 年代初期的 $190-250B，并且 78% 的组织已经报告在其业务中使用人工智能。那么今天的 NLP 到底是什么，它实际上是如何工作的，以及它的发
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 18, Issue 4, August 2026
1) 基于混合预测网络的有限感知多智能体侦察博弈作者：X. Shen，B. Hu，Z. -H。关, D. 张, T. Li 页数: 858 - 8722) 黎曼流形上的脑电网络连通性的低维矩阵判别分析用于情感识别作者: H. Fang, M. Wang, Z. 张, Y. Wang, Y. Yang 页数: 873 - 8873) 学习表达性任务嵌入和上下文转换的样本高效探索Reduction in Offline Meta-Reinforcement Environment作者：H. Wang, X. Tan, T. Yao, Z. Fang, P. Qi, X. QiuPages: 888
Robot.com Unveils R-dog: A Four-Legged Robotic Platform Designed to Deliver, Advertise, and Engage
这款概念机器人设计运行在 REMI、Robot.com 的车队管理和物理 API 层上，将通过与 FieldAI 的扩大合作演变成生产版本，FieldAI 的通用 Field 基础模型将充当机器人的自主大脑。
Government debt repayment ‘could rise to half’ of total taxes
一个受青睐的工党智囊团的新模型表明，今天的儿童和年轻人可能会看到近一半的税收用于偿还政府债务。公共政策研究所是一个左倾智库，曾是多位工党部长和顾问的工作场所，该研究所的研究表明，债务利息 [...]
Skinner’s Theory of Operant Conditioning in the Classroom
您可能使用过或见过老师使用简单的贴纸图表作为奖励系统来改变和改善行为。在您专注于提供一致和具体的表扬后，您可能还会看到学生的行为如何改善。课堂上的积极和消极行为通常不会凭空出现，学生所做的很多事情实际上是由他们做事之前发生的事情以及行为之后是否有奖励、结果或特定行动等因素决定的。一个经过充分研究的理解学生行为的框架来自 B.F. Skinner 的操作性条件反射理论，该理论描述了行为之后发生的事情如何导致该行为或多或少发生的可能性。在本文中，您将了解操作性条件反射以及为什么在课堂上理解它是有益的。斯金纳的课堂操作性条件反射理论首先出现在模型教学上。
Anthropic’s Pricing Shift Puts AI Consumption Risk Back On Customers
早在今年 5 月，Anthropic 就宣布改变其定价模式。其最初的固定费用、按席位订阅模式被将平台访问与人工智能消费分开的模式所取代。客户仍然需要为访问付费，但现在使用量是根据令牌消耗单独计量和计费的。在以前的模型下，客户被分为 [...]
Locking Pretrained Weights via Deep Low-Rank Residual Distillation
近年来，开放权重语言模型的质量有了显着提高。共享权重可以在不同的硬件和软件平台上使用，从而极大地促进了模型的采用。它们还允许更开放的研究和测试，用户可以将它们用作检查点，根据自己的需求对其进行微调，并可能重新分发它们。然而，在某些情况下，对修改这些权重以防止未经授权的使用的担忧可能超过给予用户这种自由的好处。防御这种适应并非易事：因为适应性......
