Study Basically Reinforces Idea That Students Will Learn More With Active Learning
《华盛顿邮报》最近刊登了一篇关于一项新研究的报道，《为什么大脑会保留某些记忆，而另一些记忆却会消失》。文章的副标题总结道：波士顿大学的研究人员认为，将“脆弱”记忆与情感事件联系起来可以帮助人们在未来更好地记住它们。我不知道为什么这是[...]
SIPRI 和欧盟防扩散与裁军联盟正在呼吁申请参加 2026 年 1 月 20 日至 23 日在线举办的强化在线课程“大规模杀伤性武器防扩散与裁军：不断变化的挑战”。
The Reinforcement Learning Handbook: A Guide to Foundational Questions
简化掌握强化学习所需的所有概念《强化学习手册：基础问题指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Stellantis partners with Nvidia, Uber and Foxconn to strengthen its global robotaxis strategy
Stellantis 宣布与 Nvidia、Uber Technologies 和富士康展开新合作，探索联合开发和未来部署用于全球机器人出租车服务的 4 级（无人驾驶）自动驾驶汽车。继最近宣布与小马智行签署在欧洲测试自动驾驶汽车的协议后，这一举措标志着 Stellantis 全球机器人出租车战略向前迈出了重要一步。 [...]
俄罗斯-委内瑞拉银行“Eurofinance Mosnarbank”行长 - 在首届商业论坛“俄罗斯和委内瑞拉 - 战略合作伙伴”上
RL for Reasoning by Adaptively Revealing Rationales
我们提出，来自部分专家演示的强化学习（RL）不仅仅是一种训练启发式方法，而且是解决复杂序列生成任务的一个有前景的框架。监督微调（SFT）依赖于密集的真实标签，随着序列长度的增长，其成本也越来越高。另一方面，强化学习则面临着稀疏奖励和组合大输出空间的问题。我们通过引入自适应回溯（AdaBack）来解决这个问题，这是一种按样本课程学习算法，在训练期间仅显示目标输出的部分前缀。该...
Deep Reinforcement Learning: 0 to 100
使用 RL 教机器人驾驶无人机《深度强化学习：0 到 100》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Virgin uses Heathrow slots as collateral for $745mn loan
维珍航空（VS，伦敦希思罗机场）以伦敦希思罗机场起降时刻为抵押，从美国资产管理公司 Apollo Global Management 获得了 7.45 亿美元贷款。该航空公司计划利用这笔资金来强化其资产负债表、升级机舱以及为免费机上 WiFi 提供资金。维珍航空在一份联合声明中宣布了这项交易，表示这笔融资将支持其 B787-9 机队的“彻底翻新”，推出“升级版...
Royal Jordanian ups Belgrade capacity, inks deal with tour operators
约旦皇家航空公司正准备于明年 4 月恢复安曼和贝尔格莱德之间中断 34 年的航班，该航空公司目前正在提高计划运力并与塞尔维亚旅行社达成协议。寰宇一家成员将推出每周两趟航班，由 122 座的巴西航空工业公司 E195-E2 执飞，然后从 9 月份开始选择性轮换引入 189 座的空客 A321neo。 EX-YU Aviation News 据了解，该航空公司还在考虑在 2026/27 冬季开始时将班次增加到每周四班。皇家约旦航空预计将在未来几个月内接收第一架 A321neo。皇家约旦航空已与塞尔维亚旅游运营商敲定了一项协议，根据该协议，当地旅行社将从明年夏天开始提供前往亚喀巴的度假套餐，乘客将乘
The Budget plans of UK Chancellor Rachel Reeves have crumbled into dust
本周英国经济数据令人失望。继昨天失业率上升至 5% 后，以 9 月份 GDP 衡量的经济出现收缩。这个主题昨晚得到了强化，因为……继续阅读 →
二十五年前，特德·姜 (Ted Jiang) 写了一篇有先见之明的科幻小说短片，开头写道：“距离上次向我们的编辑提交原创研究报告以供出版已经过去了 25 年，现在是重新审视当时广泛争论的问题的适当时机：在科学探究的前沿已经超出人类理解范围的时代，人类科学家的作用是什么？”他接着描述了一个科学的未来，其中数字增强的人类或“超人类”推动了技术科学的进步。随着生成式人工智能 (AI)、深度强化学习和其他用于自动化所有科学功能的新兴人工智能设计的兴起，未来 25 年的科学有望以复杂的方式改变人类参与、体验和参与科学的角色，同时增强对世界的机械控制。
土壤每年通过微生物代谢向大气中释放约 40-60 拍克 (Pg) 的碳。气候变暖预计将进一步增强土壤微生物呼吸，强化碳-气候正反馈循环。然而，目前尚不清楚这种反馈是否会在几年内减弱。
Architecture Faculty Member Curates Landmark Eisenman Exhibition in China
该展览庆祝了艾森曼对建筑学的变革性影响，并强化了大学作为建筑教育和跨文化合作领导者的角色。建筑学后教员在中国策划了具有里程碑意义的艾森曼展览，该展览首先出现在《今日雪城大学》上。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 11, November 2025
1) 用于少样本图像识别的知识引导语义迁移网络作者：李泽超、唐浩、彭志茂、齐国军、唐金辉页数：19474 - 194882) 基于脑电图情绪识别的可解释性分层动态图卷积网络作者：叶梦清、C. L. Philip陈同张页数：19489 - 195003) 鲁棒旋转等变对比学习作者：白盖瑞、奚伟、洪小鹏、刘新辉、岳阳、赵松文页数：19501 - 195144) 图形互信息最大化的多智能体强化学习作者：丁世飞、杜伟、凌丁，张健，郭莉莉，安博页面：19515 - 195245）大视觉语言模型攻击调查：资源，进展和未来趋势作者：Daizong Liu，Mingyu Yang，Xiaoye Qu，Pan
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
From Training To Transformation: What It Takes To Make Learning Stick
大多数学习计划的重点是传授知识，但真正的转变只有当人们真正改变他们的思维和工作方式时才会发生。这种转变需要的不仅仅是精彩的内容，还需要背景、强化和领导力。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
Train a Humanoid Robot with AI and Python
使用 MuJoCo 和 Gym 进行 3D 模拟和强化学习使用 AI 和 Python 训练人形机器人一文首先出现在 Towards Data Science 上。
