AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism
在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理：梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。
Is the AI and Data Job Market Dead?
在当前的就业市场中你应该做什么人工智能和数据就业市场已经死了吗？首先出现在《走向数据科学》上。
AI in Multiple GPUs: How GPUs Communicate
深入探讨支持 AI 工作负载多 GPU 通信的硬件基础设施多 GPU 中的后 AI：GPU 如何通信首先出现在《迈向数据科学》上。
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。
Can AI Solve Failures in Your Supply Chain?
当您的仓库和运输团队互相指责对方延迟交货时，谁是对的？我们可以要求与数据相关的代理来解决争论。人工智能可以解决供应链中的故障吗？首先出现在《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 [...]
AI, A2A, and the Governance Gap
在过去的六个月中，我看到企业 AI 团队重复出现同样的模式。 A2A 和 ACP 在架构审查期间点亮了整个房间——协议很优雅，演示令人印象深刻。生产三周后，有人问：“等等，哪个代理商在凌晨 2 点授权供应商支付 50,000 美元？”兴奋转变为担忧。这是 [...]
Microsoft has a new plan to prove what’s real and what’s AI online
基于人工智能的欺骗现在已经渗透到我们的网络生活中。您可能很容易发现一些引人注目的案例，例如白宫官员最近分享了一张明尼苏达州抗议者的经过处理的图片，然后嘲笑那些询问此事的人。其他时候，它会悄悄地溜进社交媒体并吸引观看次数，例如......
麻省理工学院的一项新研究向这个人工智能池塘扔了一块相当大的石头，让水咕咕地提出一个令人不安的问题：如果最需要高质量信息的人得到的人工智能服务最少怎么办？该研究得出的结论是，广泛使用的人工智能聊天机器人通常会向那些被认为更脆弱的用户（包括非英语母语者和正规教育水平较低的用户）提供不太准确或不太有用的信息。这项发表在麻省理工学院报告中的研究比所有那些闪亮的人工智能手册所暗示的更加细致。研究人员基本上 [...]
Webinar: How the Fastest Growing Plaintiff Employment Firm Uses AI
想了解 Josh White 如何建立世界上发展最快的原告就业律师事务所？加入 Eve 2 月 26 日直播，地址：...
Jim Wetekamp — Connected Risk Intelligence for the AI Enterprise
执行摘要。随着风险变得越来越快、相互关联性越来越强，传统的定期审查模式正在崩溃。在这次对话中，Riskonnect 首席执行官 Jim Wetekamp 解释了为什么企业风险管理正在成为人工智能的关键试验场，以及集成数据、基于代理的工作流程和治理优先的设计如何使组织从回顾性报告转向持续风险 [...]
Ethan Gustav — Building Always-On Fan Engagement Through Conversational AI
执行摘要。随着体育组织转向全年数字化参与，Infobip 北美区总裁 Ethan Gustav 解释了对话式人工智能、移动消息和统一粉丝数据如何将团队从赛事驱动的品牌转变为永远在线的粉丝平台。随着球迷的期望转向持续、个性化的数字体验，体育组织正在重新思考如何吸引比赛之外的观众 [...]
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,
AI enables a Who’s Who of brown bears in Alaska
PoseSwin 是一种人工智能，能够在身体发生重大变化的情况下一一识别野熊。 © 2026 EPFL/B.Rosenberg CC-BY-SA 4.0。作者：Cécilia Carron 能够区分个体动物——包括它们独特的历史、运动模式和习惯——可以帮助科学家更好地了解它们的物种功能，从而更好地管理栖息地和[...]
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 [...]
