Why the SR-71 Blackbird’s Landing Gear Design Was So Critical in a One-Engine Emergency
总结和要点：Lionel “Stormy” Boudreaux 是少数同时驾驶 U-2 和 SR-71 的飞行员之一，他解释了一张引人注目的 SR-71 照片，该照片显示在单引擎复飞期间，一台发动机处于怠速状态，另一台发动机处于全加力状态。 -他的叙述强调了为什么黑鸟不同寻常的起落架收起系统如此重要：[…]这篇文章《为什么 SR-71 黑鸟的起落架设计在单引擎紧急情况下如此关键》首先出现在 19FortyFive 上。
China’s J-35 Stealth Fighter Engine “Heart Disease” Is Back
摘要和要点：高级防务编辑、前空军安全部队军官 Christian D. Orr 分析了沉阳 J-35 海军隐形战斗机的严重发动机故障。 -《朝鲜日报》最近的报道显示，尽管投资了 400 亿美元，J-35 仍然依赖于老化的 WS-21 发动机，而不是承诺的[…]中国 J-35 隐形战斗机发动机“心脏病”又回来了，这篇文章首先出现在 19FortyFive 上。
How AI Is Transforming Technical Training Programs Across Industries
人工智能加快了制造、制药和医疗保健、金融和 IT 领域技术培训课程的创建速度。它可以帮助团队更快地扩展培训，同时保持人工监督以保护准确性、质量和一致性。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
Collective Learning In Education: Designing Learning Systems That Think Beyond The Individual
集体学习超越个人获取知识的范围。它解释了教育系统如何创建、保留和发展跨群体的共同理解。本文探讨了集体学习的含义、其历史根源，以及为什么有意的教学设计能够帮助知识随着时间的推移而持续、适应和真正发挥作用。这篇文章首先发表在电子学习行业。
How To Choose An eLearning Platform: Beyond "Adaptive" And AI Labels
实用指南，用于根据系统逻辑、数据基础以及它们的实际功能（而不是它们的营销方式）来评估自适应和人工智能驱动的学习平台。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Jerry Zandstra 博士的思想领袖问答深入探讨了人才囤积的风险以及转向技能优先企业的好处。这篇文章首次发表在电子学习行业。
我开始写这篇每周帖子，其中我将分享我添加到最佳社交情感学习 (SEL) 资源或其他相关“最佳”列表中的资源。另外，请查看本周“最佳”列表：社交情感学习资源。以下是本周的精选：《现在是勇气的时刻》来自《哈佛商业评论》。为什么[...]
十年前，为了减少我想要共享的资源积压，我做了另一次徒劳的尝试，我开始了这篇偶尔的“教育技术文摘”帖子，其中我分享了三四个我认为特别有用且与……教育技术相关的链接，包括一些 Web 2.0 应用程序。您可能还有兴趣检查 [...]
我认为读者可能会或可能不会发现这篇新的常规文章有用。每周，我都会突出显示几个我认为有趣/令人关注/有用的句子，并附上其来源的链接。它们可能与教育直接相关，也可能没有。我还可能包含我自己的评论或相关链接。这篇常规文章将加入 [...]
The Syrian Public’s View and Treatment of Members of the Islamic State of Iraq and Syria After Death
在叙利亚，妥善埋葬伊拉克和叙利亚伊斯兰国的支持者被认为是社会所禁止的。当伊拉克和叙利亚伊斯兰国支持者的尸体被发现时，他们通常会用机械清除，然后放入自卸卡车中，然后运到瓦砾旁边的垃圾场……继续阅读叙利亚公众对伊拉克和叙利亚伊斯兰国成员死后的看法和待遇这篇文章《叙利亚公众对伊拉克和叙利亚伊斯兰国成员死后的看法和待遇》首先出现在“学习一些有趣的东西”上。
And Just Like That, It’s 30 Years Later. Did We Follow the Campus Master Plan?
20 世纪 90 年代末，UT 与 Cesar Pelli & Associates 一起对校园进行了雄心勃勃的改造。当我们准备新的校园总体规划时，研究该计划是一次令人着迷的回顾，也是对大局思维、渐进进步和不可预见的变化的研究。这篇文章就这样，三十年后了。我们遵循校园总体规划吗？首先出现在 UT Austin News - 德克萨斯大学奥斯汀分校。
新学院将联合主要力量建立卓越中心，加强跨学科研究并为快速变化的经济培养人才。德克萨斯大学推出新的计算学院，将计算机和数据科学、统计学、信息学科结合起来，这篇文章首先出现在《德克萨斯大学奥斯汀分校新闻》上——德克萨斯大学奥斯汀分校。
A Break in a Longstanding Mystery about Origin of Complex Life
轻松呼吸。看来我们的微生物祖先也使用了氧气。这篇关于复杂生命起源的长期谜团被打破的文章首先出现在《德克萨斯大学奥斯汀分校新闻》上。
This brain problem may predict Alzheimer’s years before symptoms
科学家们发现，阿尔茨海默病可能早在记忆丧失变得明显之前就开始出现，最早的警告信号可能涉及大脑血流和氧气的变化。南加州大学马克和玛丽·史蒂文斯神经影像和信息学研究所的一项新研究表明，血液循环的良好程度[…]这篇文章在 Knowridge 科学报告中首次出现症状之前，这种大脑问题可能会预测阿尔茨海默病。
What parents say about their teen’s AI use
多年来，父母一直在智能手机和社交媒体时代抚养青少年。现在，人工智能 (AI) 聊天机器人为现代育儿引入了新的层面。由于现在大多数青少年都在使用这些工具，皮尤研究中心向 1,458 名 13 至 17 岁的美国家长提出了以下问题：这些问题是 […] 这篇文章《家长对青少年人工智能使用的看法》的一部分首先出现在皮尤研究中心。
Train CodeFu-7B with veRL and Ray on Amazon SageMaker Training jobs
在这篇文章中，我们将演示如何在由 SageMaker 训练作业管理的分布式 Ray 集群中使用组相对策略优化 (GRPO) 和 veRL 来训练 CodeFu-7B（一种用于竞争性编程的专用 70 亿参数模型），veRL 是一个灵活高效的大型语言模型 (LLM) 训练库，可直接扩展各种 RL 算法，并与现有 LLM 基础设施无缝集成。我们将介绍完整的实施过程，涵盖数据准备、分布式训练设置和全面的可观察性，展示这种统一的方法如何为复杂的 RL 训练工作负载提供计算规模和开发人员体验。
我们很高兴地宣布，Anthropic 的 Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5 通过 Amazon Bedrock 全球跨区域推理向中东运营的客户推出。在这篇文章中，我们将引导您了解每个 Anthropic Claude 模型变体的功能、全局跨区域推理的主要优势（包括提高的弹性）、您可以实现的实际用例，以及帮助您立即开始构建生成式 AI 应用程序的代码示例。
Optimizing Token Generation in PyTorch Decoder Models
通过 CUDA 流交错隐藏主机设备同步这篇文章《优化 PyTorch 解码器模型中的令牌生成》首先出现在《走向数据科学》上。
