The End Of The Content Factory: Why Agentic AI Is The Future Of Enterprise Learning
多代理 AI 架构如何取代手动教学设计，以机器速度提供企业学习，以及这对于准备引领这一转变的 L&D 专业人员意味着什么。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
New in Amazon Bedrock AgentCore: Build agents with broader knowledge and continuous learning
今天，我们将推出 Amazon Bedrock AgentCore 的新功能，该平台用于构建、连接和优化代理。在这篇文章中，我们将介绍这些功能如何缩小各个差距：将代理与组织、网络和付费知识连接起来；帮助团队发现并修复生产中出现的问题；随着代理能力的增强，实施可扩展的控制措施。它们共同帮助您更快地构建更强大的代理，通过可扩展的控制来管理它们，并不断改进它们。
Why Your LMS Is The Biggest Obstacle To Personalized Learning
由您的 LMS 管理。它不教书。这篇文章首先发表在电子学习行业。
VOR Navigation: The Complete Guide for Aviators of Tomorrow
如果您正在开始您的航空之旅，VOR 导航是您将学习的最重要的技能之一。从您的第一次越野飞行到您的仪表等级考试，VOR 无线电导航出现在英国和世界各地专业飞行员培训的每个阶段。 VOR 导航不仅仅是......阅读更多
ChatGPT Unveils New & Impressive Translation Features
翻译工具不能替代语言学习。然而，对于在课堂上开始英语学习的内容教师以及当教师需要与学生的家长/监护人沟通时，它们可以提供巨大的帮助（当然，现场翻译对于所有重要的学校/家长对话至关重要）。谷歌翻译是[...]
Personalize Student Learning with Gemini
使用 Gemini 个性化学生学习的帖子首先出现在 Shake Up Learning 上。如果您主要将 Gemini 用作问答工具，那么本次会议将彻底改变您的想法。来自埃尔帕索的 Google 认证培训师和创新学习专家 Mesha Daniel 介绍了完整的课程构建工作流程，该工作流程以单个提示开始，以带旁白的双语视频和个性化选择结束继续阅读与 Gemini 进行个性化学生学习的帖子首先出现在 Shake Up Learning 上。
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 [...]
这句中国谚语解释了，在没有更强的竞争或经验丰富的领导力的情况下，能力有限的人如何晋升到权威的位置。这句谚语强调了领导力、标杆管理、指导和持续学习的重要性。它的信息在工作场所、商业、体育、教育和日常生活中仍然具有重要意义。它提醒人们用真正的卓越来衡量成功，而不是与弱小的竞争对手进行比较。
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 [...]
WEEKEND READING: Beyond a one-size-fits-all approach to mature postgraduate research students
本博客由布里斯托大学高级研究员 Alice Beck 博士和布里斯托大学副教授兼教育总监 Helen Thomas-Hughes 博士友情撰写。博士教育不再遵循本科学习的单一线性路线。越来越多的人在人生的不同阶段开始博士学习，通常是在充实的[…]后周末阅读：超越成熟研究生研究生的一刀切方法首先出现在 HEPI 上。
Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation
大型语言模型 (LLM) 能否在没有验证器、教师模型或强化学习的情况下仅使用其自己的原始输出来改进代码生成？我们通过简单自蒸馏（SSD）给出肯定的答案：从具有特定温度和截断配置的模型中抽取样本解决方案，然后使用标准监督微调对这些样本进行微调。 SSD 在 LiveCodeBench v6 上将 Qwen3-30B-Instruct 从 42.4% 提高到 55.3% pass@1，收益主要集中在更难的问题上，并且它在 4B、8B 和 30B 规模的 Qwen 和 Llama 模型上进行了推广，包括......
Argentina teaches the Laffer Curve lesson Washington refuses to learn
将拉弗曲线原理应用于阿根廷的新研究既为阿根廷税收改革提供了一条前进之路，也为美国提供了一个教训。华盛顿拒绝学习的后阿根廷教授拉弗曲线课程的文章首先出现在理性基金会上。
Español o français? Learn a language because you love it, not because it’s useful | Letters
读者对加里·纳恩 (Gary Nunn) 的一篇文章作出回应，该文章称学习西班牙语从未如此酷。加里·纳恩 (Gary Nunn) 将其视为数字游戏，从而错过了语言学习的意义（西班牙语显然是现在世界上最酷的语言。那么，我们为什么要推动英国孩子学习法语？，2 月 10 日）。通过实用性来评估一门语言是一种简单化的做法——就像告诉一位热情的数学家，他们不需要费心学习复杂的定理，因为计算机可以做到这一点，这几乎是一种毁灭性的打击。我修了两门语言 A-level 课程（德语和日语），然后在大学攻读了日语学位。尽管就使用者数量而言，日语不如西班牙语“有用”，但它在无数方面丰富了我的生活。继续阅读...
Building a Foundation Stack for General-Purpose Robots
本文由 X Square Robot 为您带来。大型语言模型为人工智能提供了可行的方案。在广泛的数据上预训练大型模型，一般能力随之而来。机器人技术没有这样的秘诀。机器人系统长期以来都是由单独的感知、规划和控制部件组装而成，这些部件很少能增加机器人可以从一项任务转移到另一项任务，或从一台机器转移到另一台机器的智能。实体人工智能的核心问题是找到等效的配方，而该领域尚未就它是什么达成一致。X Square Robot，一家中国实体人工智能公司，下了一个异常明确的赌注。它认为，配方是一个集成堆栈，涵盖机器人学习的数据、预测物理世界变化的世界模型，以及将感知、规划、推理和决策结合在一起以生成可执行机器人
AI Didn’t Break Assessment: It Exposed What Was Already Broken
在即时内容的世界中，学习的价值在于学生如何随着时间的推移思考、应用和转变理解。最近人们对诸如现已离线的爱因斯坦（一种能够代表学生完成课程作业的人工智能代理）等工具的关注，已将学术诚信置于教师对话的最前沿。但重要的不是工具本身，而是它所代表的内容：一个新的类别[...]人工智能没有破坏评估：它暴露了已经破坏的东西首先出现在教师焦点|高等教育教学与学习。
Russia Expands Youth Militarization (Part One)
摘要：6 月 25 日，俄罗斯教育部长谢尔盖·克拉夫佐夫宣布，自 9 月 1 日起，俄罗斯儿童从 6 至 11 年级学习的“国土安全与国防基础”课程的一半内容将重点关注基础军事训练（国际文传电讯社，6 月 25 日）。此前，班级中只有 20% 的学生接受了基础军事训练。附加的[...]俄罗斯扩大青年军事化（第一部分）的帖子首先出现在詹姆斯敦。
