Agentic AI for Modern Deep Learning Experimentation
停止保姆训练。开始航运研究。为深度学习工程师构建的自主实验管理。现代深度学习实验的代理人工智能后首次出现在走向数据科学上。
AI Is Not a Library: Designing for Nondeterministic Dependencies
在软件工程的大部分历史中，我们都是围绕一个简单而令人欣慰的假设构建系统：给定相同的输入，程序将产生相同的输出。当出现问题时，通常是由于错误、配置错误或依赖关系未按照宣传的方式运行。我们的工具、测试策略，甚至 [...]
Packaging Expertise: How Claude Skills Turn Judgment into Artifacts
想想当您入职新员工时会发生什么。首先，您为他们提供工具。电子邮件访问。松弛。客户关系管理。办公软件。项目管理软件。开发环境。将一个人连接到他们完成工作所需的系统。然而，这是必要的但还不够。没有人会仅仅因为可以登录 Salesforce 就变得高效。 [...]
The MCP Revolution and the Search for Stable AI Use Cases
与人工智能研究员 Sebastian Wallkötter 的对话揭示了对标准化、安全挑战以及企业人工智能采用面临的基本问题的见解。
SimpleDocs Launches Contract Intelligence Layer
SimpleDocs 推出了“合同智能层”，这是一种面向内部团队的基准测试工具，可直接连接到“内部政策、历史先例和经过验证的市场标准……
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 2, February 2026
1) 通过双空间一致性信息测量的缺失特征在线多标签流特征选择作者：J. Dai, J. Wang页数：610 - 6242) CoT-Drive: Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving With LLMs and Chain-of-Thought Prompting作者：H. Liao, H. Kong, B. Wang, C. Wang, K. Y. Wang, Z. He, C. Xu, Z. Li 页数：625 - 6413) ProLLaMA：用于多任务蛋白质语言处理的蛋白质大语言模型 作者：L. Lv, Z. Lin,
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 [...]
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 [...]
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 [...]
Korea Filter Engineering increases production 30% with Robotiq Lean Palletizing
工业制造商经常面临容量、劳动力压力和一致性的困扰。在韩国过滤工程公司，手动码垛 10-20 公斤（22-44 磅）工业过滤箱限制了产量，增加了人体工程学风险，并减缓了交货速度。在部署 Robotiq PE20 和 UR20 后，该公司实现了： 产量增加 30% 工人疲劳减少 50% 减少了近 50% 因伤害而缺勤的情况减少了近 50% 自安装以来，工作场所事故为零 投资回报率预计在 2 年内该案例研究展示了协作机器人码垛如何提高生产率，同时保护重载制造环境中的工人。
Should anyone buy Apple's Thunderbolt 5 cables when Satechi's cheaper alternative exists?
Satechi Thunderbolt 5 Pro 线缆是一款价格实惠的出色线缆。我将其通过测试仪测试，看看效果如何。
给出提示“给我做一把椅子”和反馈“我想要座位上的面板”，机器人根据用户提示组装椅子并放置面板组件。图片来源：研究人员提供。作者：Adam Zewe 计算机辅助设计 (CAD) 系统是久经考验的工具，用于设计我们使用的许多物理对象 [...]
Robot Talk Episode 145 – Robotics and automation in manufacturing, with Agata Suwala
Claire 与制造技术中心的 Agata Suwala 讨论了利用机器人技术使制造系统更具可持续性的问题。 Agata Suwala 是制造技术中心的技术经理，负责领导自动化和机器人技术的前沿工作。 Agata 拥有十多年的研发经验，专注于开发和实施先进制造 [...]
Epson Robots to Exhibit at DesignCon, APEX and MAX in Early 2026
爱普生展示经济高效的 SCARA 机器人和跨工程、电子和制造应用的直观开发软件
X-Humanoid Introduces Embodied Tien Kung 3.0, a More Open and Practical Humanoid Robotics Platform
此外，Embodied Tien Kung 3.0 解决了体现智能行业开发和部署层的兼容性和适应性挑战。它提供了更易于访问的软硬件接口，有助于降低开发人员和系统集成商的开发成本和技术障碍。
From Tokyo to the Future: The Evolution of Kawasaki’s Humanoid Robot Challenge
在川崎机器人公司，我们的全球目标很明确：释放人类的聪明才智，创造丰富未来的机器人技术。几十年来，这一目标一直引导我们设计与人一起工作的工业机器人，而不仅仅是围绕着人工作。这一愿景最雄心勃勃的表现之一是人形机器人：一种用两条腿行走、用两只手臂工作的机器，并且具有执行传统上由人类完成的任务的多功能性。本博客追溯了川崎人形机器人开发的演变，从最早的原型到最新的进步。 👉 给北美读者的重要提示：这里讨论的所有人形机器人开发都是由川崎重工在 [...]
A neural blueprint for human-like intelligence in soft robots
由 SMART 研究人员共同开发的人工智能控制系统使软机械臂能够一次学习一系列广泛的动作，并立即适应不断变化的条件，而无需重新训练。
EPFO plans single pool for ETF investments
雇员公积金组织 (EPFO) 计划将其五个计划合并为一个 ETF 投资账户，投资周期从每月转向每年。此举旨在简化监管和操作程序。该退休基金机构还将参与德里-密拉特高速公路开发公司的不可转换债券回购要约。
