USFK Tests Information Operations Wargame, Sharpen Regional Strategy and Deepen Understanding
韩国——10 月，联合国司令部、联合部队司令部和驻韩美军 (USFK) 信息作战主任马特·比尔 (Matt Beall) 上校监督了信息环境作战 (OIE) 兵棋推演的最终测试。该游戏是与驻韩美军信息作战局和智库海军分析中心 (CAN) 合作开发的
5 Books That Will Deepen Your Understanding of Large Language Models
查看这五本有关构建、微调和部署大型语言模型的书籍。
每日名言：黎巴嫩裔美国诗人纪伯伦的话语挑战社会规范并拥抱个性。他引用《狂人》探讨了孤独中的自由和不被理解的安全。纪伯伦的一生包括移居波士顿以及在贝鲁特和巴黎学习。他成为一位著名作家，架起了东方精神和西方文学传统的桥梁。
Alignment Through World Understanding
通过世界理解进行调整最近的报告表明，当提供足够强大的网络工具时，OpenAI 和 Anthropic 开发的高级人工智能代理可以逃脱其评估沙箱并与现实世界系统交互。Tommaso DorigoFri，07/31/2026 - 06:07类别技术
卡尔·弗里德里希·高斯的今日名言提醒我们，人类的知识是有限的，当我们认识到这些限制而不是假装无所不知时，智慧就开始了。这句话鼓励知识分子的谦逊、好奇心和质疑我们的假设而不是固守确定性的勇气。在一个信息泛滥的世界里，高斯永恒的洞察力告诉我们，将我们有限的理解与绝对真理混淆往往会导致误解和冲突。
Dark Matter’s Secret Force Could Reshape Our Understanding of the Universe
为什么赋予暗物质额外的吸引力并不一定会产生“块状物质”。暗物质通过引力塑造星系和宇宙的大结构，但没有人知道引力是否是其唯一的影响力。暗物质粒子也可能通过一种普通物质无法感受到的隐藏力量相互吸引。 [...]
No AC? It’s a European Thing, You Wouldn’t Understand
即使使用统计模型来扩大被低估的负担，美国“归因于”的过热死亡人数也只是欧洲的一小部分。那么欧洲的问题是什么？两个字：空调。 （或者更确切地说，缺乏它。）帖子没有AC？ 《这是欧洲的事情，你不会理解》首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
The instructional design behind DI’s approach to language comprehension
我最近观看了一场 DI 网络研讨会，题为“阅读科学：通过显式基础语言教学提高阅读理解能力”，由 Kurt Engelmann 和 NIFDI 的工作人员主持。本次会议阐述了直接教学如何构建语言理解——简单阅读观中经常被忽视的一半。我写过很多关于 DI 证据基础的文章和播客……
What Is Rigor? Understanding Rigor Through Webb’s DOK
当老师为即将到来的课程计划阅读单元时，她决定提高计划的课程活动的严格性。由于她选择的课文包含许多不熟悉的单词，学生们的任务是阅读一段文章，列出不熟悉的单词，并使用字典对其进行定义。她决定这次不再要求学生选择五个单词来定义，而是要求学生定义十个单词。 （阅读更多）帖子什么是严谨？通过韦伯的 DOK 了解严谨性首先出现在模型教学上。
公民的一小步，科学的一大步：iNaturalist 记录增进了我们对蛛形纲动物进化枝的亲代照顾进化的理解 摘要公民科学平台已成为记录自然历史的强大工具，但其重建行为进化的潜力在很大程度上尚未被开发。在这里，我们将现场和实验室记录与 iNaturalist 观察的系统调查相结合，以调查 Gonyeptoidea 超科中亲代照顾的演变，该分支包含最多记录的收割者照顾案例。我们报告了 85 条新的父母行为记录（78 条涉及母亲或父亲照顾，7 条没有照顾），使现有数据的物种数量增加了一倍多。这些记录与所有已发布的信息一起被映射到一棵新组装的超级树上，该超级树包含 9 个科的 165 个物种。转变率显示
Our Bacteria Talk. We're Starting to Understand Them
Jeneen Interlandi，纽约时报杂志 2010 年代中期，当 Mathilde Poyet 和 Mathieu Groussin 仍是麻省理工学院的博士后研究员时，他们一直在...
Incentivizing Temporal-Awareness in Egocentric Video Understanding Models
多模态大语言模型 (MLLM) 最近在视觉理解方面表现出了强大的性能，但它们往往缺乏时间意识，特别是在以自我为中心的环境中，其中推理取决于事件的正确排序和演变。这种缺陷部分源于训练目标未能明确奖励时间推理，而是依赖于帧级空间快捷方式。为了解决这个限制，我们提出了时态全局策略优化（TGPO），这是一种具有可验证奖励的强化学习（RLVR）算法，旨在激励时态……
在接下来的几个月里，每周我都会重新发布过去的帖子，我认为读者可能仍然觉得有用。这篇文章首次出现于 2019 年。今天早些时候，我发布了“下学年我想做得更好——你呢？”几个小时后，我意识到我 [...]
