Science of learning jargon and element interactivity
学习运动科学的一个可能的障碍是，可能需要学习大量的研究术语和定义，以便彼此清晰地沟通。一方面，教育工作者之间追求共同语言是值得的。如果当你说富有成效的斗争时，我......
Interactive world simulator for robot policy training and evaluation
假设您想教机器人将物体推到桌子上。机器人学习的标准方法是收集数百个真实机器人上的专家演示，根据这些数据训练模仿学习策略，然后通过在同一个真实机器人上多次运行该策略来评估该策略。两者都 [...]
Interactive World Simulator for Robot Policy Training and Evaluation
假设您想教机器人将物体推到桌子上。机器人学习的标准方法是收集数百个真实机器人上的专家演示，根据这些数据训练模仿学习策略，然后通过在同一个真实机器人上多次运行该策略来评估该策略。两者都 [...]
Interactive Proofs for General Distribution Properties
假设 Alice 从未知分布中收集了少量样本，并且想了解该分布。鲍勃是一位不受信任的数据分析师，他声称已经对分布进行了复杂的数据分析，并对其属性做出了断言。 Alice 何时以及如何有效地验证 Bob 的声明（使用比自己运行分析所需的资源更少的资源）？我们为可以由有界深度电路决定的一般分布属性构建了交互式证明系统。取 N 为分布的上限...
Doubly Sub-linear Interactive Proofs of Proximity
我们研究双次线性交互式邻近证明（dsIPP）：生成速度超快的证明，可用于证明有关巨大输入的近似断言。证明生成速度超快，因为它只需要读取输入的一小部分（亚线性）。证明的近似验证甚至更快（读取输入的更小部分）。与属性测试文献类似，近似验证意味着亚线性时间诚实证明者可以使验证者接受属性中的每个输入，但没有证明者可以欺骗验证者......
How Interactive Digital Courseware Improves Learner Engagement
“学习需要参与和动力，”经合组织表示。研究支持了这一点，表明当学生积极参与并积极主动时，他们在实现学习目标方面的进步会更加明显。这会影响他们如何面对挑战并学会充分利用每一个机会。它们还转化为社交情感发展和学生准备[...]阅读更多...
Taming Text-to-Sounding Video Generation via Advanced Modality Condition and Interaction
这项研究的重点是文本到声音视频 (T2SV) 生成，旨在生成具有文本同步音频的视频，两种模式都与文本条件一致。尽管联合音视频训练取得了进展，但仍然存在两个关键挑战：（1）文本调节是一个瓶颈——共享字幕（TV = TA）触发模态干扰，而密集的训练字幕和简洁的推理用户提示之间仍然存在差距；（2）跨模态特征交互的最佳融合机制仍不清楚。为了解决第一个挑战，我们首先提出......
How Samsung interactive displays are transforming the modern classroom
随着越来越多的教师在教室和课堂上分享课堂技术，准备时间可能会减少教学时间。三星的帐户管理解决方案和人工智能助手旨在帮助教育工作者个性化兼容的交互式显示器以及用于成绩单、搜索和测验的访问工具。阅读更多：
Beyond the Straight Line: Choosing Between OLS, Interaction Terms, and Tweedie Regression
您是否应该坚持经典的普通最小二乘回归、引入交互项或转向 Tweedie 分布，完全取决于您的数据如何处理零和极端异常值的混乱现实。文章《超越直线：在 OLS、交互项和 Tweedie 回归之间进行选择》首先出现在《走向数据科学》上。
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
S5E09: Marty Siegel on direct instruction engineering and the future of EdTech
在这一集中的渐进式错误中，我邀请了信息学和教学系统技术名誉教授马蒂·西格尔 (Marty Siegel)，他是一位先驱，其职业生涯连接了早期直接教学、大规模计算机学习、人机交互和人工智能驱动教学的新兴世界。 Marty 于 20 世纪 60 年代在伊利诺伊大学开始了他的职业生涯，就在……
Video Friday: An Italian Humanoid Comes to Life
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。 多机器人系统暑期学校：2026年7月29日至8月4日，布拉格Actuate 2026：2026年8月18日至19日，旧金山 2026年：2026年9月27日至10月1日，匹兹堡Humanoids峰会首尔：2026年9月22日至23日，首尔Enjoy今天的视频！在短短六个月内，我们的团队将 GENE.01 变成了一个功能齐全的人形平台，可以行走、感知和交互。其全身多模态皮肤能够感知触摸、接近、力和
Pressure-free growing robots for soft medical robotics
利兹大学的研究人员和加州大学圣地亚哥分校的合作者在 RoboSoft（专注于软机器人研究的领先国际会议）上获得了最佳论文奖。软机器人技术在医疗应用中越来越受到关注，因为兼容的机器可以更安全地与精致的物体和复杂的解剖结构进行交互。获奖论文 [...]
Environment-free Synthetic Data Generation for API-Calling Agents
训练调用 API 的大型语言模型 (LLM) 代理需要大量高质量的轨迹。然而，大规模收集此类数据通常需要具有可执行 API 和现实的、预先填充的后端数据库的完全实施的环境，从而造成可扩展性的主要瓶颈。为了克服这个问题，我们提出了一种无环境的合成数据生成方法，利用法学硕士作为动态数字世界模型。仅给定 API 规范，我们的方法就会生成模仿代理和有状态环境之间交互的轨迹。具体来说......
Introducing Mobile Layout for Amazon Quick dashboards
依赖仪表板进行日常决策的团队通常必须捏合和缩放才能与最初为更大的显示器设计的控件进行交互。当仪表板是为桌面屏幕构建时，在早上站立时检查收入、在会议之间检查管道指标或在旅行时监控操作都需要付出额外的努力。亚马逊的移动布局 [...]
顺序推荐是推荐系统的核心任务，最近的研究越来越多地转向利用顺序模式和语义项目信息的生成推荐器。然而，这些方法通常是在一小组广泛使用的基准上进行评估的。这就提出了一个自然的问题：这些基准测试实际上需要现代生成推荐器的高级建模功能吗？我们使用有意简单的图启发式进行基准审核：仅从最后一个或两个交互的项目开始，它从几跳项目转换图中检索候选者，并根据项目特征相似性对它们进行排名。令人惊讶的是，尽管它很简单，但这种启发式方法在各种流行的顺序推荐基准上匹配或优于一组广泛的现代基线。例如，与广泛使用的 Amazon Review Sports 和 CD 数据集上的最佳竞争基线相比，它的 NDCG@10 相对改
Personalizing Incremental Video Search with Hybrid Text and ID Embeddings
增量视频搜索需要在每次击键后进行高质量排名，而意图通常不明确（例如，1-3 个字符前缀）。我们提出了一个 Apple TV 搜索的个性化系统，该系统在排名时结合了互补的语义和协作信号。我们的方法学习两个项目嵌入空间：(i) 基于文本的多语言编码器 (TextEmb)，通过对比学习对共同参与三元组进行微调；(ii) 基于 ID 的协作嵌入模型 (IdEmb)，根据交互衍生的积极因素进行训练。在服务时，我们从…构建用户表示
Opinion: A Step-by-Step Guide to AI in Schools — How Much to Use and When
每隔几年，就有一项新技术进入学校。电视将最好的老师的课程传送到教室。计算机和互联网使学生可以轻松获取大量信息。交互式白板、平板电脑和 Chromebook 被视为教育的未来。现在，它是人工智能。教育工作者必须问：什么[...]
