Pixazo’s Big Leap: The AI That Doesn’t Just Draw, It Directs
一些新闻报道悄悄地从人们的视线中溜走，但时不时地，就会有一些新闻报道让人感觉像是明天的预演。本周，总部位于印度的创意技术初创公司 Pixazo 宣布将在其 API 套件中添加人工智能视频生成功能。听起来很简单，对吧？但如果您一直关注快速生成媒体的世界，您就会知道这是一个不小的飞跃。 Pixazo 的举措意味着开发者、创作者和企业现在可以将视频生成直接插入他们的应用程序中，无需电影摄制组或编辑套件。想象一下输入脚本或上传 [...]
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
Legal Innovators New York – Nov 19 + 20
我们将于 11 月 19 日至 20 日在中城的 Time-Life 大楼举办纽约法律创新者活动。为了帮助您获得里程碑式的回复......
Legora Launches Client Collaboration Portal + AL Interview
法律人工智能生产力平台 Legora 推出了“Portal”，这是该公司在合作方面迈出的一大步，允许律师事务所及其客户通过“安全、...
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
It’s Finally Happening – What Legal Innovators Told Us
很激动。这并不是人工律师经常使用的短语。经过上周英国法律创新者为期三天的紧张活动后，很明显......
How AI Agents Are Revolutionizing Social Media Marketing for Businesses
尽管围绕代理人工智能的讨论很盛行，但大多数社交媒体管理工具尚未使用真正的自主代理，即可以自行观察、学习和做出决策的代理。相反，我们看到的是人工智能助理：这些系统可以简化工作流程并提高生产力，但仍然依赖人类指导来进行指导和批准。什么是 [...]
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 11, November 2025
1) 基于 DNN 和 GAN 的鲁棒实时视听语音增强作者：Mandar Gogate、Kia Dashtipour、Amir Hussain 页数：2860 - 28692) 优化神经网络训练：资源节约的马尔可夫链方法作者：Ke Wang、Xianting Huang、Cong Tan、Siu-Ming Yiu、Zicong Chen、雷小林页数：2870 - 28833) LibriSQA：大型语言模型口语问答的新颖数据集和框架作者：赵子涵、江一阳、刘鹤阳、王宇、王彦峰页数：2884 - 28954) 从常规到反思：高效通信联邦学习中的修剪神经网络作者：裴家明、魏Li, Shahid Mu
上周我在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：提示注入是 AI 浏览器实现的新攻击媒介：https://www.theregister.com/2025/10/28/ai_browsers_prompt_injection/使用 AI 正在改变我们的大脑使用语言的方式： https://www.rnz.co.nz/life/wellbeing/how-generative-ai-could-change-how-we-think-and-speakAI正在让富人和强者变得更富有、更强大：htt
AI Drone Technology in Hong Kong Infrastructure Maintenance: What You Need to Know
人工智能无人机正在改变香港的基础设施安全和维护，从外墙检查到预测分析。
Turning AI Forecasts into Actionable Retail Strategies This Holiday Season
了解如何将预测洞察转化为库存、促销、供应链规划、定价和全渠道执行方面的有效策略。将人工智能预测转化为本假期可行的零售策略一文首先出现在 Fusemachines 上。
New Benchmark Shows AI Agents Perform Poorly When Automating Real Jobs
人工智能安全和规模人工智能中心的一篇新论文介绍了远程劳动力指数（RLI），这是第一个旨在衡量人工智能代理执行有偿远程工作能力的基准。
New Report: 75 Percent of Companies Surveyed Already See Positive ROI from Generative AI
根据宾夕法尼亚大学沃顿商学院的一份新报告，公司正在利用生成式人工智能取得成果。
Rewarding explainability in drug repurposing with knowledge graphs
药物的重新利用通常始于一个假设：已知的化合物可能有助于治疗超出其原始适应症的疾病。米诺地尔就是一个很好的例子：最初用于治疗高血压，后来证明它有助于防止脱发。知识图是寻找此类假设的自然场所，因为它们编码生物医学实体（药物、基因、表型、疾病）[...]
How AI can improve storm surge forecasts to help save lives
作者：Navid Tahvildari，佛罗里达国际大学 飓风是美国最具破坏性的自然灾害，造成的死亡和财产损失比任何其他类型的灾害都要多。自 1980 年以来，这些强大的热带风暴已造成超过 1.5 万亿美元的损失，并造成 7,000 多人死亡。 [...] 造成损害和死亡的第一大原因
Generations in Dialogue: Multi-agent systems and human-AI interaction with Professor Manuela Veloso
《世代对话：桥接人工智能视角》是 AAAI 推出的一个新播客，其中包含来自不同年龄段和背景的人工智能专家、从业者和爱好者之间发人深省的讨论。每一集都深入探讨了代际经历如何塑造对人工智能的看法，探索随着这种变革性技术的进步所带来的挑战、机遇和道德考虑。 [...]
Lean Palletizing: Your workers' best PAL
探索精益码垛：PAL Ready（Robotiq 的生产就绪码垛机）和 PAL 系列（通过可配置的标准模型和模块进行模块化码垛）。凭借紧凑的占地面积、32 kg（70 lb）的有效负载、13 个周期/分钟的吞吐量以及高达 3 m（118 英寸）的堆叠高度，您可以在第一天进行部署，无需进行工程设计。
