Fixing Enterprise Apps with AI: The T+n Problem
多年来，我们一直在观察企业在同样的客户服务悖论中挣扎：他们拥有世界上所有的技术，但简单的地址更改仍然需要三天。问题不是你想的那样，解决方案也不是。上个月，我看到一位同事尝试向银行更新他们的地址。它[...]
Jensen Huang Gets It Wrong, Claude Gets It Right
在最近的一份时事通讯中，Ben Thompson 建议关注黄仁勋在华盛顿举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 上的主题演讲的一部分，称其“对人工智能市场比软件市场大几个数量级的论点进行了精彩阐述”。虽然我不愿意反驳像[…]这样精明的观察者
ChatLLM. An Honest Review of Our All-in-One AI Platform
ChatLLM 将所有主要的 AI 模型（GPT-5、Claude、Gemini、Grok 等）汇集到一个经济实惠的平台中。每月只需 10 美元，您就可以获得一把瑞士军刀的 AI 工具，用于编写、编码、分析和自动化。
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......
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
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
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。
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。 [...]
How to choose the right standard gripper for your cobot projects
在机器人集成中，节省的每一个小时都意味着一个更有利可图的项目。然而，集成商面临的最大时间消耗之一是为每个新的机器人设置选择、定制和微调末端执行器。这就是为什么向标准化机器人夹具（特别是自适应、即插即用夹具）的转变正在改变集成商的工作方式。他们不是从头开始，而是构建更快、更可靠、更可扩展的自动化单元。
Teaching robots to map large environments
麻省理工学院开发的一种新方法可以通过快速生成准确的周围环境地图来帮助搜救机器人在不可预测的环境中导航。
Robot Talk Episode 132 – Collaborating with industrial robots, with Anthony Jules
Claire 与 Robust.AI 的 Anthony Jules 聊了聊他们与人类一起工作的自主仓库机器人。 Anthony Jules 是 Robust.AI 的首席执行官兼联合创始人，该公司是人工智能驱动的仓库自动化领域的领导者。该公司的旗舰产品 Carter™ 旨在与人们在现有环境中合作，而不会中断他们的工作流程。安东尼的职业生涯跨越[...]
Maharashtra School Empowers Students with Robotics Education and RoboDK
RoboDK 是一款世界知名的机器人仿真软件，与 SimuSoft Technologies 合作，浦那在 Zilla Parishad (ZP) 政府的机器人和工业 4.0 实验室的实施中发挥了关键作用……马哈拉施特拉邦学校为学生提供机器人教育和 RoboDK 的帖子首先出现在 RoboDK 博客上。
From Digital Concepts to Tangible Art: The Robotic Craft of Neoset
在数字技术不断发展的世界中，我们创作艺术的方式也在不断变化也就不足为奇了。艺术家长期以来一直处于新的前沿......从数字概念到有形艺术：Neoset 的机器人工艺首先出现在 RoboDK 博客上。
Turning Efficiency into Measurable Profit: ROI With Model C2
现代制造业的效率 在现代制造业中，效率不仅是一种竞争优势，也是一种竞争优势。这是盈利的支柱。劳动力成本 […]将效率转化为可衡量的利润：C2 模型的投资回报率一文首先出现在准机器人上。
Video Friday: This Drone Drives and Flies—Seamlessly
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。ICRA 2026：2026 年 6 月 1-5 日，维也纳享受今天的视频！与现有的混合动力设计不同，Duawlfin 仅利用其标准四旋翼电机并引入带有单向轴承的差速传动系统，从而无需额外的执行器或螺旋桨驱动的地面推进装置。空中和地面模式之间的无缝转换进一步强调了我们的方法在城市物流和室内导航等应用中的实用性和有效性。[ HiPeR Lab ]我欣赏 NEO 的柔软设计，但这些手指看起来非常脆弱。
