'Flat out false': Economist says Trump 'losing touch with reality' over rising prices
在两党对特朗普经济状况日益愤怒的情况下，一位经济学家表示，他可以解释唐纳德·特朗普总统经济政策的根源缺陷。最新的可用数据显示，通货膨胀率稳步上升，达到 3%。杂货店收银台上多种商品的成本都增加了。大公司已经宣布或计划解雇数千甚至数万名员工。根据最新数据，失业率预计将上升至四年来的新高。消费者信心已跌至接近历史低点。一位经济学家表示，美国的某些地区可能已经陷入衰退。随着特朗普白宫考虑发起全国范围的闪电战，以提高总统的经济支持率，而总统的经济支持率已经处于水下状态，经济学和公共政策教授、经常参加有线电视新闻嘉宾的贾斯汀·沃尔弗斯(Justin Wolfers)正在瞄准他认为总统经济政策中的根本问题
Can Talking to an AI Version of a Loved One Help You Grieve?
科普作家 David Berreby 分享了他与悲伤机器人的个人经历，并讨论了它们如何在失去亲人后提供意想不到的安慰、洞察力和联系。
Understanding the nuances of human-like intelligence
Phillip Isola 副教授研究智能机器“思考”的方式，努力将人工智能安全地融入人类社会。
Israel and India, Both Under Threat, Solidify Ties
以色列和印度都承诺在未来的军民两用技术上进行合作，包括人工智能、量子计算和机器人技术以及太空项目。印度是一个印度教徒占多数的国家，与以色列一样，也是一个与
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
Winners of AgiBot World Challenge at IROS 2025
IROS 2025 上的 AgiBot 世界挑战赛落下帷幕，来自 23 个国家的 431 个机器人团队在世界模型赛道和操纵赛道这两个主要类别中进行角逐，展示了具体人工智能和现实世界机器人技能的进步。在世界模型赛道上，第一名来自计算技术研究所的 VIPL-GENUN，[...]
bananaz launches AI-powered design agent for mechanical engineers
人工智能初创公司 Bananaz 推出了新的 Design Agent，这是一种专门为机械工程师构建的人工智能系统，用于在上下文中分析 CAD 文件、技术图纸和工程数据。与通用聊天机器人不同，banaz Design Agent 旨在理解机械系统的复杂逻辑，包括 3D 几何形状、装配层次结构、材料规格和制造 [...]
Cornerstone Robotics closes oversubscribed new financing round of approximately $200 million
Cornerstone Robotics 是手术机器人领域的创新者，很高兴地宣布完成了一轮约 2 亿美元的超额认购新融资。本轮融资吸引了全球战略投资者、部分全球机构或主权财富基金以及现有股东的投资。本轮融资将主要用于加速商业化[...]
Transitioning to the Agentic University 2026–27
过渡到 Agentic 大学 2026–27mnelson@upcea.eduWed, 11/12/2025 - 03:00 AM我们大多数接受高等教育的人现在都熟悉生成式 AI 机器人，您可以在其中制定提示并获得答复。然而，我们现在开始向代理 AI 迈进，即 24-7 的自主项目经理。 作者：Ray Schroeder
3D worlds from just a few phone photos
研究人员开发了一种方法，只需几张手机照片即可创建精确的 3D 模型，以最少的输入彻底改变虚拟现实、机器人技术和数字重建。
Classic Aero-TV: The Bizarre Universe of Klyde Morris Cartoons
从 2023 年开始（YouTube 版）：将 ANT 放入 Antihero 一艘 Beech 星舰在高空高速行驶。 “导流板开启！”飞机内传来呼喊声。 “看！那边！”那个声音继续说道：“机器人战星。我敢打赌他们已经发现我们了！”第二个声音，这次来自星舰的驾驶舱。 “在主人看完《星球大战》后的第二天，成为山毛榉星际飞船的飞行员真是一件痛苦的事情。” “忘记 TCAS，”第一个声音喊道。 “使用原力！”
How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs
在本文中，我们向您展示 Amazon Search 如何利用 AWS Batch 进行 SageMaker 训练作业来优化 GPU 实例利用率。该托管解决方案使我们能够在 P5、P4 等 GPU 加速实例系列上协调机器学习 (ML) 训练工作负载。我们还将提供用例实现的分步演练。
Profit Parrot Takes Flight: AI-Powered SEO Promises to Redefine Digital Marketing in 2025
数字营销世界刚刚获得了一股新的活力。 Profit Parrot Marketing 正式推出了一套新的人工智能驱动的 SEO 服务，旨在帮助企业在 2025 年保持领先地位，融合自动化、分析和机器学习，以改变企业建立在线知名度的方式。本周宣布的推出凸显了人工智能如何从后台转向搜索引擎战略的核心——坦率地说，现在是时候了。 Profit Parrot 背后的团队表示，他们的系统将分析搜索意图、生成优化内容并实时监控排名变化，同时从每个 [...]
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
机器人操作系统 (ROS) 是一个开源、灵活的软件框架*，用于构建和控制机器人。尽管它的名字如此，ROS 不应与传统操作系统混淆，因为它运行在 Linux 或 Ubuntu 等现有操作系统之上。它不会取代操作系统；它只提供工具、约定、[...]
