Ethical Stimulus for a Time of Climate Crisis
访问这份报告，该报告认为应用伦理学为确定气候行动正常化和加速实施的新途径提供了广阔的前景。
Election Fallout: Is Inflation Radicalizing Our Politics?
关于这一集的 Power &马基特、瑞安、康纳和托回顾了本周的年末选举。有任何结果确实令人惊讶吗？ Mamdami 反映了左派的未来吗？负担能力会降低 MAGA 的水平吗？圆桌会议讨论了这些问题以及更多问题。
ブラックフライデーとEコマース～“選ばない買い物”の広がり－データで読み解く暮らしの風景
■摘要 11月黑色星期五是一项起源于美国、逐渐在日本兴起的消费活动。传统上，十一月是人们为过冬做准备时倾向于增加消费的时期，近年来，商店和网上销售的结合进一步刺激了消费。另一方面，在黑色星期五等情况下，当顾客从种类繁多的产品中进行选择时，依赖人工智能推荐和生成人工智能建议的“选择购物”也变得越来越普遍。随着便利性不断进步，我们生活在一个越来越被要求在自己选择的东西和委托他人的东西之间划清界限的时代。人工智能向我们推荐产品的未来，不仅会为我们忙碌的生活提供便利，也会重新考虑我们“选择时间”的方式本身。 ■目录 1--黑色星期五的传播和冬季准备 2--黑色星期五的“非选择购物” 3--便利性一览
▼研究者的眼睛☆什么是“押线”？ (1) - 对“押线”的思考 ☆黑色星期五与电商 - “无选择购物”的蔓延 - 用数据解读日常生活场景 ☆世界对生成式AI的容忍度是否比人类更高？ ☆Meta和字节跳动违反DSA的可能性 - 欧盟委员会的初步意见 ☆与数字“26”相关的各种话题 - 虽然想到26这个数字的例子可能很少- ☆“蓝色捐赠”选项 - 个人捐赠资金流入的突破 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ▼《经济学人周刊》☆带来的通胀压力美国关税政策 - 9月CPI当前走势及风险因素 ☆下一次加息时间是什么时候？ ～日本央行货币政策相关材料检查☆俄罗斯制裁和支持乌克
进入 2025 年，J-REIT（房地产投资信托）市场价格继续稳定波动。东证REIT指数（不包括股息）从4月至9月连续六个月上涨，年初至今涨幅达16%（截至9月底）。除了强劲的房地产租赁市场和美国恢复降息之外，供需环境的改善也起到了推动作用，外国投资者和J-REIT公开发行的投资信托基金转变为净买家。未来关注的是整个市场的NAV倍数（目前为0.91x）能否恢复到1x水平。 然而，从中长期来看，对利率上升的担忧将拖累经济复苏。日本央行在9月货币政策会议上连续五次会议将政策利率维持在0.5%不变。另一方面，以实现2%的基础通胀率为目标，市场共识是到2026年底实施额外加息50bp，最终利率达到1
■摘要 作者目前几乎每天都在使用Generation AI。虽然他们感受到了新一代AI功能的提升，但并不一定对此充满信心。前几天，我收到了生成人工智能的回复，内容涉及一篇论文，其标题、作者姓名和出版物都是巧妙创建的虚假信息。如果一个人用虚假信息做出回应，就很难原谅。为什么犯类似错误的生成式人工智能反而被认为是有能力的，并被认为是抢走了人类工作的东西？ ■目录 1 - 我们现在每天使用的生成式人工智能 2 - 制造虚假信息的能力很强 3 - 我们对生成式人工智能的容忍度是否比人类更高？ 1 - 我每天都在使用的生成式人工智能 在《研究员之眼》2024 年 8 月号中，作者表示，“我没有丝毫感觉到
2025 年 9 月 19 日，日本央行决定开始出售其交易所交易基金 (ETF)。这个时间点的决定很难为股市所预料，也曾一度出现公告后股价暴跌的情况，但由于ETF销售速度极慢等因素，并没有出现重大混乱。 笔者在一定程度上评估了启动销售的决定。迄今为止，日本央行一再解释称，希望“花时间考虑”处置ETF。虽然不存在法律问题，但显然不建议无限期地继续持有市值超过80万亿日元的ETF，市场参与者对于如何以及何时处置它们也存在各种讨论。我认为日本央行最终采取处置措施是值得称赞的。 销售方式也可以评估。日本央行计划每年出售约 3300 亿日元（基于账面价值）。按当前市值计算，这相当于每年约7600亿日
働く人の飲酒量とリスク認識：適正化に気づくのはどのような人か
■概要 厚生劳动省建议优化饮酒量，指出当男性每天的纯酒精摄入量超过 40 克、女性每天的纯酒精摄入量超过 20 克或更多时，患生活方式相关疾病的风险就会增加。然而，从事危险饮酒的人群比例并没有改善。在本文中，我们利用针对员工的调查数据，从身体状况不佳、体检史和健康素养水平较高等方面，分析了哪些类型的高危饮酒人群意识到“需要适量饮酒”。 ■目录 1 - 简介 - 优化饮酒量的挑战 2 - 实际饮酒状况和优化饮酒量的方法 1 |本次调查中优化饮酒量的方法 2 |认为需要“优化饮酒量”的人的特征 3 - 总结 - 只有在健康状况不佳后才认识到优化饮酒量的必要性 厚生劳动省将“男性每天 40 克以上、
在房地产市场上，房价明显呈现上涨趋势。根据根据房地产交易价格计算的房地产价格指数（2010年平均：100），截至2025年6月，独栋别墅价格为118.8，公寓价格为216.8（均为全国范围，经季节调整，于2025年9月底发布）。房价上涨固然是低利率环境、房贷减税、资产通胀等因素造成的，但住房政策变化的影响也不容忽视。 2006年，住房基本法颁布即将迎来20周年，这部法律标志着日本住房政策从“确保数量”转向“提高质量”的重大转变。自战争结束以来，解决住房短缺问题一直被视为首要任务，但随着出生率下降和人口老龄化，政策重点已转向建设持久、高性能的住房。例如加强长期优质住房体系和节能标准。根据国土交通
個人年金の改定についての技術的なアドバイス（欧州）－EIOPAから欧州委員会への回答
■摘要 2025年9月5日，EIOPA（欧洲保险和职业养老金管理局）公布了欧盟委员会关于养老基金和个人养老金产品发展的相对技术性问题的答案。在个人养老金方面，提出根据各体系实际情况设定适当的附加保险费水平，根据生命周期优化养老基金投资规则和风险管理，并提出通过贴上“欧盟标签”来推广符合这些条件的养老金产品。 ■目录1 - 简介2 - 意见内容1 |背景、目的和范围 2 |关于自动登记系统和养老金透明度工具的提案3 - 结论 2025年9月5日，EIOPA（欧洲保险和职业养老金管理局）针对欧盟委员会提出的有关养老基金和个人养老金产品开发的相对技术性问题发布了答案1。在上一次报告2中，我们介绍了企
Connect Amazon Bedrock agents to cross-account knowledge bases
组织需要无缝访问其结构化数据存储库来为智能 AI 代理提供支持。然而，当这些资源跨越多个 AWS 账户时，可能会出现集成挑战。本文探讨了一种实用的解决方案，用于将 Amazon Bedrock 代理连接到驻留在不同 AWS 账户中的 Amazon Redshift 集群中的知识库。
Transform your MCP architecture: Unite MCP servers through AgentCore Gateway
今年早些时候，我们推出了 Amazon Bedrock AgentCore Gateway，这是一项完全托管的服务，充当集中式 MCP 工具服务器，提供统一的界面，代理可以在其中发现、访问和调用工具。今天，我们正在扩展对现有 MCP 服务器的支持，作为 AgentCore Gateway 中的新目标类型。借助此功能，您可以将多个与代理目标一致的特定于任务的 MCP 服务器分组到单个可管理的 MCP 网关接口后面。这降低了维护单独网关的操作复杂性，同时提供与 REST API 和 AWS Lambda 函数相同的集中式工具和身份验证管理。
IT as the new HR: Managing your AI workforce
您的组织已经在招聘数字化员工。现在的问题是，IT 部门是否真正将这些“类人”系统作为劳动力的一部分进行管理，或者只是作为技术堆栈中的另一个应用程序来管理。 AI 代理不再只是另一种 AI 工具，它正在成为需要与人类员工相同的生命周期管理的数字同事：入职、……后 IT 作为新的 HR：管理您的 AI 劳动力首先出现在 DataRobot 上。
Can We Really Trust AI Detectors? The Growing Confusion Around What’s ‘Human’ and What’s Not
人工智能探测器现在无处不在——学校、新闻编辑室，甚至人力资源部门——但似乎没有人完全确定它们是否有效。 CG 在线杂志上的故事探讨了学生和教师如何努力跟上人工智能内容检测器的快速崛起，老实说，我读得越多，就越感觉我们在追逐影子。这些工具有望识别人工智能编写的文本，但实际上，它们常常提出的问题多于答案。在教室里，压力越来越大。一些老师依靠人工智能检测器来标记“感觉太完美”的论文，但正如 Inside [...]
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
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
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。
