MIT researchers propose a new model for legible, modular software
编码框架使用模块化概念和简单的同步规则，使软件更清晰、更安全、更易于法学硕士生成。
College Costs Shouldn’t Be A Mystery
不透明的定价已经破坏了高等教育市场。幸运的是，国会有权纠正事情。大学后成本不应该是一个谜首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
Группа «РОСНАНО» оснастила ИТМО гибридной солнечной электростанцией для научных исследований
一座4kW的太阳能发电厂安装在ITMO大学的屋顶上，将为人工智能、电化学和可再生能源领域的研究提供清洁能源。
ИИ улучшит безопасность автодорог в первом наукограде России
NtechLab 将实施视频分析来识别奥布宁斯克道路上的车牌
A Conversation with Carnegie Ethics Fellow Nicholas Bayer
本访谈系列介绍了 CEF 群体的成员。本次演讲由无国界医生组织公众参与高级传播经理尼古拉斯·拜尔 (Nicholas Bayer) 主持。
Council agrees position to simplify requirements for chemical products
理事会就化学产品要求和程序的“停止计时”机制达成一致立场。
Inside six helo companies gunning for the Army’s Flight School Next program
通过“下一步飞行学校”，陆军希望改变其获取飞机和课程的方式。
The Reinforcement Learning Handbook: A Guide to Foundational Questions
简化掌握强化学习所需的所有概念《强化学习手册：基础问题指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
ChatLLM. An Honest Review of Our All-in-One AI Platform
ChatLLM 将所有主要的 AI 模型（GPT-5、Claude、Gemini、Grok 等）汇集到一个经济实惠的平台中。每月只需 10 美元，您就可以获得一把瑞士军刀的 AI 工具，用于编写、编码、分析和自动化。
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
What exactly does word2vec learn?
word2vec 到底学习什么以及如何学习？回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱，但多年来，研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中，我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制，其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学；最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时，word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左：权重矩阵中的排名递增学习步骤，每个步骤都会减少损失。右图：潜在嵌入空间的三个时间
Contract AI Barriers: Economics, Reasoning + Prompt Engineering
作者：Pedram Abrari，Pramata 首席技术官。在本系列的前两篇文章中，我们介绍了从...实现价值的前六大技术挑战
Maharashtra School Empowers Students with Robotics Education and RoboDK
RoboDK 是一款世界知名的机器人仿真软件，与 SimuSoft Technologies 合作，浦那在 Zilla Parishad (ZP) 政府的机器人和工业 4.0 实验室的实施中发挥了关键作用……马哈拉施特拉邦学校为学生提供机器人教育和 RoboDK 的帖子首先出现在 RoboDK 博客上。
Carnegie Mellon engineer reimagines Interstellar’s TARS robot for Moon and Mars exploration
一位年轻的机器人专家的深夜实验已经演变成今年最原始的“类人”（如果可以这样称呼的话）概念之一——一个看起来更像是倒塌的雕塑而不是机器的机器人，但不知何故可以在多个地形上行走、滚动和平衡。 Aditya Sripada，卡内基梅隆大学机器人学院毕业生，[...]
