California’s $14 billion investment in expanded learning transforms summer schools
西面的哥斯达黎加统一，展示了州长加文·纽瑟姆（Gavin Newsom）较少的扩大学习机会计划的影响。
AI Is Transforming Learning Technology: The LMS Vendor’s POV
在本文中，您将看到所有主要的AI驱动转换，这些转型目前正在使LMSS更加高效，负担得起和引人入胜。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Setting Up a Machine Learning Pipeline on Google Cloud Platform
学习在顶级云提供商中设置机器学习管道的步骤。
What Scientists on Greenland’s Ice Sheet Are Learning about Our Changing Climate
思考：关于我们星球在冰下的未来的零温度，骨头的风暴和奥秘。
From immigration to learning: consultancies embrace broader vision
变化不仅是不可避免的，而且在不断发展的国际教育环境中必不可少。
Is AI Taking Over Jobs? 20 Surprising AI Job Replacement Statistics
哪些工作更有可能被AI取代？哪些国家采用自动化更慢？在我们有关AI和工作替换的统计数据列表中，找出所有这些，以及在下面的更多内容。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Heliostats could be used to detect asteroids, says researcher
桑迪亚科学家约翰·桑达斯基（John Sandusky）认为，他已经找到了一种将heliostats放置的方法，通常将太阳能变成电力，以在黑暗中工作。
大多数化学研究人员的共同，基本目标之一是需要预测分子的特性，例如其沸点或熔点。一旦研究人员可以确定这一预测，他们就可以继续进行工作，从而产生导致药物，材料等的发现。然而，从历史上看，除了资金外，除了资金之外，揭示这些预测的传统方法与设备上的时间和磨损相关。
Global Onboarding At Scale: Lessons From Learning-Led Organizations
本文探讨了公司如何重新设计远程和混合工作的登机工作 - 将其关注清晰，连接和性能。它突出了混合学习，本地化内容和坡道指标等策略，以在各种文化上建立凝聚力的新员工体验。该帖子首次在电子学习行业上发表。
New machine-learning application to help researchers predict chemical properties
ChemXpleReml使高级化学预测更加容易，更快 - 而无需深入的编程技能。
Apple Workshop on Human-Centered Machine Learning 2024
一种以人为本的机器学习方法（HCML）涉及设计ML机器学习和AI技术，以优先考虑使用它的人的需求和价值。这导致AI补充并增强了人类能力，而不是更换它们。 HCML领域的研究包括开发透明且可解释的机器学习系统，以帮助人们使用AI更安全，以及预测和预测技术的潜在负面社会影响的策略。以人为中心的方法与我们关注负责人AI相一致的方法…
Can AI Be a Learning Partner? Rethinking the role of generative AI
想象一下，您刚刚为学生分配了有关他们已阅读或最近完成的项目的反思性文章。最终，您开始筛选提交内容，但您会注意到与往年有一些明显的差异。例如，几篇文章是精打细算但有点通用的，并没有过度精致的语气[…]帖子可以成为学习伙伴吗？重新思考生成AI的作用首先出现在教育工作者室。
Driving Modern Learning With A Personalized Digital Environment
传统的教育和培训模式不再足以满足学习者和组织不断增长的需求。随着远程工作，全球团队以及快速变化的技术的兴起，现代学习者需要适合其独特目标的灵活，引人入胜和个性化的体验。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
Innovating Workforce Development Through Effective Learning Strategy And Design
通过有效的学习策略和设计来改变您的员工队伍。通过创新的L＆D解决方案来推动增长，保持一致的目标并最大程度地发挥影响力。该帖子首次发表在电子学习行业上。
Parents Are the Most Important Element in Student Learning
早在2014年，教育部长阿恩·邓肯（Arne Duncan）就出售了应该根据学生的考试成绩对教师进行奖励或惩罚的想法。这个想法被击中到顶部，这是一个令人沮丧的失败。教过最需要的孩子的老师的评级很低，最有优势的学校的老师得到了[…]
Flabby and flexible: How machine learning helps to build new proteins
天然蛋白质宇宙是广阔的，但是，超越自然界未观察到的新蛋白质可以产生新的功能，并且可以解决医学或材料科学中的问题。过去的几年标志着从头蛋白质设计的黄金时代：机器学习方法导致了前所未有的建模准确性水平。该进度使研究人员能够设计具有以前从未观察到的特定功能特性的蛋白质结构。这对于生物技术应用，治疗性开发和可持续性问题（例如塑料降解）特别感兴趣。
When Teachers Teach Teachers, Teachers Learn
教师教师时，教师学习0vpthomasjuly 23，2025年，来宾作者是Goyen Foundation执行董事Kata Solow，在那里她领导了其多年的转型过程，并创建了Goyen扫盲奖学金，以表彰杰出的阅读老师。全国各地的小学教师都在寻求帮助。在Facebook上浏览Twitter，您会听到一个共同的避免：“我们想改变阅读方式，但我们不知道从哪里开始。我们需要看看它的外观。给我们提供模型和出色的识字指导的示例。”为什么会发生这种情况？对于这些老师来说，他们的世界刚刚改变。在过去的五年中，随着与阅读相关的立法席卷了整个国家，需要数十万小学教师来改变他们的教学方式。这是一个非常重要的事情
On the Way to LLM Personalization: Learning to Remember User Conversations
在大型语言模型记忆的研讨会上接受了本文（L2M2）2025.LARGE语言模型（LLMS）已迅速成为各种任务的宝贵助手。但是，它们的有效性受到他们通过个性化对人类偏好和行为量身定制反应的能力的限制。 LLM个性化的先前工作主要集中在样式转移或对用户的小概况融合，因为知识注入仍然是一个开放的挑战。在本文中，我们探索将先前对话的知识注入LLM，以使未来的工作……
