AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure
我们设计和实施Axlearn，这是一种生产深度学习系统，可促进大型深度学习模型的可扩展和高性能培训。与其他最先进的深度学习系统相比，Axlearn独特着重于模块化和对异质硬件基础架构的支持。 Axlearn在软件组件之间的内部接口遵循严格的封装，从而可以组装不同的组件，以促进对异质计算基础架构的快速模型开发和实验。我们引入了一种新颖的方法，可以通过…
这是新世界吗？几天前，我还收到了另一封关于航空安全的信件。这是在Delta Check Airman表达他担心Delta已将其A330手册更改为FCOM的情况下的担忧之后不久的。 FCOM是将所有手册汇编成一本，其中很难访问信息。有人告诉我，该公司所做的一切都是提供一些在线信息，并计划培训所有人在重复进行时如何使用它。令人担忧的是，那些在9个月内再也看不到经常性的人将使用他们尚未接受过培训的产品。我在A350上首次使用FCOM，并且导航手册比学习系统更加困难。向我提供的解释是，我们应该根据我们的知识水平选择标签。如果您知道很多，请选择一个选项卡以获取缩写信息。如果您的平均知识，可以选择一个提供
New Research Reveals the Brain Learns Differently Than We Thought
研究提供了有关大脑如何形成习惯的新见解，并解释了为什么它们很难破裂。 UCL塞恩斯伯里惠康中心（SWC）的神经科学家发现，大脑使用两个不同的系统通过反复试验来学习。这是第一次学习系统是[...]
The ROI Of No-Code Automation In L&D: Metrics That Matter In 2025
发现无代码L＆D自动化如何支持数字化转型，提高保留率，并建立了敏捷，可持续的学习系统，以取得长期成功。该帖子首次发表在电子学习行业上。
Top eLearning Data Collection Metrics To Track For Better Outcomes
本文说明了培训经理和L＆D领导者如何促进自动电子学习系统数据收集和分析。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Fixing Diffusion Models’ Limited Understanding of Mirrors and Reflections
自从生成AI开始引起公共利益以来，计算机视觉研究领域已加深了其对能够理解和复制物理定律的AI模型的兴趣。然而，教学机器学习系统模拟重力和液体动力学等现象的挑战一直是研究工作的重点，即[…]固定扩散模型对镜像和反射的有限理解的有限理解，首先是在unite.ai上出现的。
Watch eerie video of humanoid robot 'army' marching naturally, thanks to a major AI upgrade
图02的类人的步态是公司模拟的强化学习系统的产物，这只是使机器人更自然地执行物理任务的计划的开始。
California can strengthen its teacher workforce; here’s how
加利福尼亚教师证书委员会的任务应负责开发职业连续性和长期教育者学习系统。
The Challenge of Captioning Video at More Than 1fps
机器学习系统识别视频中发生的事件的能力对于基于AI的视频生成的未来至关重要 - 尤其是因为视频数据集需要准确的字幕才能产生符合用户请求的模型，并且不会过分幻觉。在Unite.ai上首先出现在超过1fps上的标题视频的挑战的挑战。
AI doesn’t really ‘learn’—and knowing why will help you use it more responsibly
如果我们告诉您诸如chatgpt之类的人工智能（AI）系统实际上并没有学习怎么办？我们与之交谈的许多人真的很惊讶地听到此消息。甚至AI系统本身也经常会自信地告诉您他们是学习系统。许多报告甚至学术论文也是如此。但这是由于[…]邮政AI并没有真正“学习”，并且知道为什么会帮助您更负责任地出现在Knowridge Science报告中。
Enhancing Divisional Sustainment Through Integrated Learning Tools
陆军定期引入和修改学习系统以应对危机，第 10 山地营的危机响应中就展示了这一点……
Interview: Ambi Robotics founder sees ‘huge opportunities’ in new markets
Ambi Robotics 的创立在历史的迷雾中有些模糊，但它始于地下室里一些被遗弃的机器人，以及 2018 年在加州大学伯克利分校举行的联合创始人会议。在大约一年的时间里，五位创始人在机器人模拟到现实的迁移学习系统方面取得了突破，称之为 Sim2Real AI，[…]
视频星期五是每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布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 2025：2025 年 5 月 19 日至 23 日，佐治亚州亚特兰大欣赏今天的视频！在 FZI，我们的机器人不仅要工作，它们还会参加我们的庆祝活动。我们害羞的机器人 Spot 偶然闯入了今年的 FZI 冬季市场……，这是机器人和人类共同的欢乐活动。他会找到自己的位置吗？我们当然希望如此，因为与喝热油的朋友碰杯后，Feuerzangenbowle 的味道会更好。[ FZI ]谢谢，Georg！弗劳恩霍夫
这篇以 LearnUpon 的 Aisling MacNamara 为特色的问答探讨了如何通过学习系统进行扩展以及克服技能发展障碍的方法。本文首次发表于 eLearning Industry。
All Learning Counts: Why Data Mobility Is the Key to Skills-Based Talent Management
我们有着共同的未来愿景，即数据移动性将开启一个真正敏捷的工作和学习系统，这个系统反映了劳动力不断变化的状况——几代人都希望以灵活的方式进行职业发展。文章《所有学习都很重要：为什么数据移动性是基于技能的人才管理的关键》首先出现在阿斯彭研究所。
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 4, August 2024
1) 基于多模态生理信号的用户感知多层级认知工作量估计作者：Pierluigi Vito Amadori、Yiannis Demiris页数：1212 - 12222) TR-TransGAN：用于纵向 MRI 数据集扩展的时间递归 Transformer 生成对抗网络作者：Chen-Chen Fan、Hongjun Yang、Liang Peng、Xiao-Hu Zhou、Shiqi Liu、Sheng Chen、Zeng-Guang Hou页数：1223 - 12323) 基于多标准 TD3 的深度强化学习用于分散式多机器人路径规划作者：Heqing Yin、Chang Wang、Chao
查看马萨诸塞湾联合之路的新博客文章，其中介绍了儿童策略。博客称我们“虽小但很强大”，并写道：“作为联合之路公共政策组合内 124 个新道路前进合作伙伴之一，儿童战略 (SFC) 设想马萨诸塞州成为早期学习系统的领导者，有效地为年轻人做好准备 […]
