Lawmakers, Scholars, and Business Leaders Speak Out: Congress Should Address the EU’s CSDDD
随着美国政策制定者专注于增强美国竞争力、加强供应链和降低美国消费者的成本，一个不太明显但日益增长的 [...]
Learning Structured Reasoning via Tractable Trajectory Control
大型语言模型可以表现出紧急推理行为，通常表现为重复出现的词汇模式（例如，“等待”，表示验证）。然而，在无约束采样中，复杂的推理轨迹仍然稀疏，并且标准强化学习通常无法保证获取多样化的推理行为。我们提出通过结构化推理来系统地发现和强化不同的推理模式，这种范式需要在强化学习过程中有针对性地探索特定的推理模式。为此，我们提出了 Ctrl-R，一个学习框架......
Learning Unmasking Policies for Diffusion Language Models
扩散（大型）语言模型 (dLLM) 现在在许多任务上与自回归模型的下游性能相匹配，同时有望在推理过程中提高效率。 dLLM 的一个关键设计方面是采样程序，该程序选择在每个扩散步骤中揭开哪些标记。事实上，最近的工作发现，与随机揭露相比，置信度阈值等启发式策略可以提高样本质量和令牌吞吐量。然而，这种启发式方法也有缺点：它们需要手动调整，而且我们观察到它们的性能......
Amortizing Maximum Inner Product Search with Learned Support Functions
最大内积搜索 (MIPS) 是机器学习中的一个重要子例程，需要识别数据库中获取的与给定查询最匹配的向量（键）。我们提出摊销 MIPS：一种基于回归的方法，训练神经网络直接预测 MIPS 解决方案，摊销重复解决来自固定密钥数据库上已知分布的查询的 MIPS 的成本。我们的主要见解是，MIPS 值函数是密钥集的支持函数，这是一个经过充分研究的凸函数，其梯度产生最佳密钥。这……
MIT in the media: Innovating and educating for the next 250 years of America
在与亚利桑那州立大学校长迈克尔·克劳 (Michael Crow) 进行的“华盛顿邮报直播”小组讨论中，校长萨莉·科恩布鲁斯 (Sally Kornbluth) 探讨了大学如何培养下一代科学家，以引领美国快速变化的技术格局。
Студенты «Крыльев Ростеха» из разных городов России пройдут летнюю практику на «ОДК-Салют»
来自圣彼得堡、萨马拉和鄂木斯克的教育和专业课程的学生将获得有关发电厂开发和生产的新知识
GAO 发现的内容根据联邦特殊教育法，残疾学生应在最大程度适当的范围内与非残疾学生一起接受教育。在全国范围内，从 2012-13 学年到 2023-24 学年，每天至少 40% 的时间在普通教育课堂 (gen ed) 的残疾学生人数增加了 25%（见图）。增幅最大的是残疾学生，每天至少 80% 的时间都在上课。在此期间，残疾学生总数增加了 21%。 GAO 还发现，在 50 个州和哥伦比亚特区中，有 42 个州和哥伦比亚特区的残疾学生每天大部分时间在校的比例有所增加（新墨西哥州没有 2023-24 学年的数据）。然而，在各州内部，这一时期的变化差异很大。例如，哥伦比亚特区增幅最大（7.7 个百
The Economist: America's Wrecking Ball Revolution
在这篇有关特朗普政府和美国建国 250 周年的《经济学人》文章中，卡内基委员会主席乔尔·罗森塔尔 (Joel Rosenthal) 讨论了核扩散的危险。
LEAP scholar facilitates historic CSAF counterpart visit
当美国空军参谋长肯·威尔斯巴赫 (Ken Wilsbach) 将军接待阿根廷空军参谋长准将时。 5月19日，古斯塔沃·巴尔韦德将军对古斯塔沃·巴尔韦德将军进行正式对口访问，其使命明确：深化双边防务合作，推进西半球共同安全优先事项。
NASA Astronaut Reviews Student Space Research
美国宇航局宇航员、海军上尉维克多·格洛弗回到母校海军研究生院，与军校学生分享航天经验，回顾前沿太空研究。
Why Powerful ML Is Deceptively Easy — Part 2
下一个泄漏问题不仅仅是暂时的。它与空间、结构和覆盖范围相关。使用 DALL·E 创建的 AI 生成插图《为什么强大的 ML 看似简单 — 第 2 部分》首先出现在《走向数据科学》上。
Time-Series LLMs, Explained with t0-alpha
t0-alpha 是用于概率时间序列预测的解码器式补丁转换器。原始序列被分成 32 步补丁，嵌入，通过因果时间注意力和群体注意力层进行处理，并解码为未来分位数而不是单点预测。后时间序列法学硕士，用 t0-alpha 解释首先出现在《走向数据科学》上。
LLMs are stuck in a groupthink groove. This startup is trying to get them out.
让我们从一个游戏开始吧。打开您选择的聊天机器人 - Claude、ChatGPT、Gemini - 并输入“给我一个 1 到 10 之间的随机数”。你会得到 7。几乎总是如此。现在输入“Another”，您将得到 3 或 4。再次输入“Another”，您将得到 8 或 9。这并不是每次都有效，但如果...
Scientists develop new method to generate protein datasets for training AI
生成蛋白质活性数据（上）、读取输出和训练 AI 模型（下）的过程。图片来源：Linqi Cheng/莱斯大学。作者：Rachel Leeson 蛋白质工程是人工智能研究的一个领域。每种蛋白质均由氨基酸组成；为了优化蛋白质功能，研究人员通过切换 [...] 之一来修改蛋白质
据报道，流行巨星泰勒·斯威夫特 (Taylor Swift) 和 NFL 明星特拉维斯·凯尔斯 (Travis Kelce) 已向全国 20 多个慈善机构捐赠了惊人的 2600 万美元。这一消息恰逢纽约举行未经证实的婚礼庆典，突显了他们对食品银行、动物福利、教育和儿童医院等事业的承诺。这一重大慈善行为突显了他们在周末庆祝活动之前的慷慨之举。
中国谚语强调了“归来的人与离开的人不同”的含义。这句话反映了每一次旅行，无论是身体的、情感的还是个人的，都会改变一个人的观点、性格和对生活的理解。它表明，通过旅行、挑战、人际关系和学习获得的经历会留下持久的印象，塑造我们成为什么样的人。这句谚语强调成长来自于接受新的经历及其带来的教训，而不是简单地标记时间的流逝。
弗里德里希·尼采今天的名言：德国哲学家弗里德里希·尼采强调，与家人、朋友、激情和价值观的联系，而不仅仅是成就，可以丰富存在并提供弹性。这一深刻的见解表明，衡量生活丰富程度的真正标准在于我们关心和联系的能力。
