Nature-Based Power: Mangrove Restoration in the Pacific
米吉卡·卢斯 |南太平洋研究员 图片来自 Rod Long，来自 Unsplash 对于许多太平洋岛国来说，气候变化不是一个遥远的威胁，而是塑造海岸线、生计和文化生活的日常现实。海平面上升、风暴潮和海岸侵蚀正在改变社区的生活方式以及各州对未来的规划。作为回应，太平洋各国政府和社区不仅正在实施环境解决方案，而且正在塑造区域治理和......
How Technology Is Transforming Language Learning for Students and Adults
技术正在彻底改变学生和成人的语言学习，使其更易于使用、个性化、互动和有效......
Is a Marketing Degree Still Worth Pursuing in 2026?
简介 营销在过去十年中发生了巨大变化。随着数字化......2026 年营销学位是否仍然值得追求？首次出现在 Chitkara 大学 |博客。
Cutting-Edge Science Has Moved Beyond Occam's Razor
Eric B. Winsberg，iai 几个世纪以来，科学进步意味着在奥卡姆剃刀理论的指导下，用简单、统一的理论来征服复杂性。牛顿和爱因斯坦捕捉到了巨大而复杂的系统......
Astrophysicists Puzzle Over Webb's New Universe
Jay Bennett，Quanta 杂志 当 Charlotte Mason 思考宇宙奥秘时，她喜欢涂鸦。 “我是一个非常注重视觉的人，”她说。 “我通常会画很多画试图......
Recruit Death Shows Why Military Needs Flu Shots
Jim Vorel，Jezebel 五月的某个时候，一名来自密歇根州大急流城的 25 岁空军新兵抵达德克萨斯州圣安东尼奥市的拉克兰空军基地，该基地是空军基础设施的主要枢纽......
Life in 1776 America Plagued by Pain, Sickness, and Itch
凯瑟琳·奥特 (Katherine Ott)，The Conv 将三角帽、软帽和土布衬衫换成人字拖、运动鞋和足球衫，1776 年勇敢的革命者看起来很像......
Most People Are Thinking About Aging All Wrong
Leana S. Wen，《华盛顿邮报》 大多数人认为，衰老就是认知和身体能力逐渐丧失的代名词——老年人最好的希望就是减缓这种情况......
Associate Editor (Coordination & Outreach)
在阿齐姆普莱姆吉大学。我想知道...是阿齐姆·普莱姆吉大学的出版物。该杂志策划并发表文章......
FlyGabon resumes services after fleet disruptions
FlyGabon（J7，利伯维尔莱昂 M'Ba）在周末三架飞机（其中包括拉各斯的一架 AOG）无法运行后，预计将恢复全面服务。 FlyGabon 在一份声明中承认，“意外的机队中断影响了该航空公司的部分航班时刻表，并影响了数百名乘客”。没有透露涉及的飞机，也没有透露中断的原因，但该航空公司表示已重新预订了 118 名乘客，包租了一架额外的飞机，并为 263 名乘客提供了酒店住宿和膳食......
VideoFlexTok: Flexible-Length Coarse-to-Fine Video Tokenization
视觉分词器将高维原始像素映射为下游建模的压缩表示。除了压缩之外，标记器还决定保留哪些信息以及如何组织信息。视频标记化事实上的标准方法是将视频表示为标记的时空 3D 网格，每个标记捕获原始信号中相应的局部信息。这需要使用令牌的下游模型（例如文本到视频模型）学习“逐像素”预测所有低级细节，而不考虑视频固有的复杂性，从而导致......
Multi-Agent Teams Hold Experts Back
多代理 LLM 系统越来越多地部署为自主协作者，其中代理可以自由交互，而不是执行固定的、预先指定的工作流程。在这种情况下，有效的协调无法提前完全设计，而必须通过互动来实现。然而，大多数先前的工作都是通过固定的角色、工作流程或聚合规则来强制协调，从而留下了一个问题：当协调不受限制时，自组织团队的表现如何。借鉴组织心理学，我们研究自组织法学硕士团队是否能实现强大的协同作用，其中......
Residual Context Diffusion Language Models
扩散大型语言模型 (dLLM) 已成为纯自回归语言模型的有前途的替代方案，因为它们可以并行解码多个标记。然而，最先进的分块 dLLM 依赖于“重新屏蔽”机制，该机制仅解码最有信心的令牌并丢弃其余令牌，从而有效地浪费了计算。我们证明，从丢弃的令牌中回收计算是有益的，因为这些令牌保留了对后续解码迭代有用的上下文信息。有鉴于此，我们提出了残余上下文扩散（RCD），该模块......
Learning Structured Reasoning via Tractable Trajectory Control
大型语言模型可以表现出紧急推理行为，通常表现为重复出现的词汇模式（例如，“等待”，表示验证）。然而，在无约束采样中，复杂的推理轨迹仍然稀疏，并且标准强化学习通常无法保证获取多样化的推理行为。我们提出通过结构化推理来系统地发现和强化不同的推理模式，这种范式需要在强化学习过程中有针对性地探索特定的推理模式。为此，我们提出了 Ctrl-R，一个学习框架......
Learning Unmasking Policies for Diffusion Language Models
扩散（大型）语言模型 (dLLM) 现在在许多任务上与自回归模型的下游性能相匹配，同时有望在推理过程中提高效率。 dLLM 的一个关键设计方面是采样程序，该程序选择在每个扩散步骤中揭开哪些标记。事实上，最近的工作发现，与随机揭露相比，置信度阈值等启发式策略可以提高样本质量和令牌吞吐量。然而，这种启发式方法也有缺点：它们需要手动调整，而且我们观察到它们的性能......
