The End of Language As We Know It? Scientists Challenge 60 Years of Linguistic Research
一个国际团队建议用语言模型取代霍克特的特征清单，作为动态、多模式和社会进化的系统。六十多年来，查尔斯·霍克特的“设计特征”已被广泛用作定义人类语言与其他交流形式的区别的框架。这些功能长期以来被视为 [...]
What is Zero Trust? A Practical Guide to Zero Trust Security
零信任是一种基于严格的字符确认措施的组织安全模型。该结构指示只有经过验证和批准的客户端和设备才能访问应用程序和信息。同时，它保护这些应用程序和客户端免受互联网上的前沿危险。 Forrester Research 的一位审查员首先提出了这个模型。尽管[...]帖子什么是零信任？零信任安全实用指南首先出现在 CloudCodes 博客上。
A.R.I.S.: Automated Recycling Identification System for E-Waste Classification Using Deep Learning
传统的电子回收流程由于材料分离和识别能力不足而遭受严重的资源损失，限制了材料的回收。我们推出 A.R.I.S. （自动回收识别系统）是一种低成本便携式电子垃圾粉碎分拣机，可解决这一效率差距。该系统采用YOLOx模型对金属、塑料和电路板进行实时分类，实现低推理延迟和高检测精度。实验评估产生了 90% 的总体精度、82.2% 的平均精度 (mAP) 和 84% 的分类…
之前对法学硕士内部运作的研究发现了稀疏子网络，通常称为电路，负责执行特定任务。此外，研究表明，通过微调来提高模型性能通常来自于模型中现有电路的强化。总而言之，这些发现表明直接干预此类电路以进行精确的、针对任务的更新的可能性。受这些发现的启发，我们提出了一种称为“结构性电路放大”的新方法，它可以识别关键令牌……
Mixing generative AI with physics to create personal items that work in the real world
为了帮助生成式 AI 模型创建耐用、真实的配件和装饰，PhysiOpt 系统运行物理模拟并对其 3D 蓝图进行细微调整。
Affinity AI Chatbot App Review: Pricing Structure and Main Capabilities
与限制表达的传统聊天机器人不同，Affinity AI Chatbot 强调自由度和适应性。对话不受预设规则的限制，可以随着想法的探索而自然发展。 Affinity AI 聊天机器人如何工作？ Affinity AI 聊天机器人专为开放式交互而设计，遵循用户的引导，而不是预设脚本。它的语言模型解释消息并以匹配的语气、节奏和内容做出响应。对话可以从提示或预先构建的场景开始，并根据输入的变化进行调整。标准内容限制在很大程度上被绕过，保持对话不间断。聊天机器人会记住会话上下文，从而使叙述和情感动态得以发展。我能做什么 [...]
Planning for AI Induced Economic Volatility
大型语言模型和代理工作流程的企业部署正在从实验性试点转向核心基础设施。 2025年，企业试点人工智能。 2026 年，它们将投入生产，2027 年，它们将扩大规模。当组织投入生产时，公司的重点是运营效率和基础设施成本优化。然而，企业领导者必须[...]
Complex & Intelligent Systems, Volume 12, Issue 2, February 2026
1) I2D-SGG：通过关系内和关系间依赖关系的联合建模来生成场景图作者：Juan Lei，Jiangpeng Tian，Zhiwei He2) 一种用于可控且连贯音乐生成的和弦控制变压器作者：Zhiqiang Gang3) 基于评论和描述的冷启动下神经矩阵分解的深度推荐算法作者：Kechao Li，Nor Ashikin Mohamad Kamal4) Semantic实用程序驱动的面向任务的分裂联邦学习的客户端选择作者：刘泽培，金志刚，吴晓东5）基于协同进化的覆盖任务中的快速多AUV多区域覆盖路径规划器作者：蔡昌，刘雨辰，蔡雷6）一种改进的农业无人机方向感知的轻量灌溉渠分割网络作者：倪建
Webinar Takeaways: Moving From Idea To Production Without Scaling Headcount
为什么人工智能计划在投入生产之前就停滞了？我们的网络研讨会关于编排、运营模型和有效扩展人工智能的关键见解。网络研讨会后的要点：在不扩展员工数量的情况下从想法转向生产首先出现在 Fusemachines 上。
Airborne LiDAR in Defense: Revolutionizing Modern Military Operations
机载 LiDAR（即光探测和测距）代表了当代防御战略中最具变革性的技术之一。这种主动遥感系统安装在飞机、直升机、无人机或无人驾驶飞行器 (UAV) 上，向地面或下方目标发射快速激光脉冲。通过精确测量光线反射回传感器所需的时间，机载激光雷达构建了高度详细的环境三维模型。与依赖环境光或可见波长的无源成像系统不同，LiDAR 可以穿透树叶，在低光条件下有效运行，并提供无与伦比的高程和空间数据精度......机载 LiDAR 国防：革命性的现代军事行动首次出现在航空和国防市场报告中。
Exclusive: New Research Strengthens Case for Virtual Tutoring
当学校为了应对大流行性学习损失而纷纷进行辅导时，专家最初表示他们更喜欢面对面的辅导。但新的研究证明，如果做得好，虚拟模型可以像面对面教学一样有效地推动学生前进。在马萨诸塞州，一年级学生每天在辅导老师的指导下上网 15 分钟 [...]
What AI Can't Do: Humanity’s Last Exam
26 年前的这个时候，“互联网泡沫”即将破裂。想要筹集投资者资金的人声称他们可以在网站上以实惠的价格出售任何东西；三个公司只专注于宠物食品和购买广播电视广告空间。所谓的人工智能也享受着类似的狂热。尽管它们仍然只是大型语言模型（LLM），并且最好的类比是一个奇特的自动完成，但它们吸引了大量的金融投资，部分原因是潜力，其次主要是因为人们想通过股票而不是公司赚钱。阅读更多
The Five Biggest Obstacles to AI Data Centers in Space
Ethan Siegel，Big Think 无论您对人工智能 (AI) 有何看法，特别是对由它提供支持的大型语言模型和聊天机器人，...
Lockheed Martin tests new F-35 AI capabilities
在内华达州内利斯空军基地进行的“守望先锋”项目试飞期间，洛克希德·马丁公司构建和训练的人工智能/机器学习模型解决了发射器之间的 ID 模糊性，提高了态势感知并减少了飞行员决策延迟。
NTSB Final Report: Zenith STOL CH701
非仪表级飞行员...没有获得气象简报，也没有从任何其他飞行服务提供商处获得气象简报 分析：在夜间目视飞行规则 (VFR) 航班出发之前，非仪表级飞行员访问了飞行计划应用程序以绘制越野飞行的路线，但没有获得气象简报，也没有从任何其他飞行服务提供商处获得气象简报。 ADS-B 数据显示飞行员起飞并将飞机停在平均海平面 (msl) 约 3,100 英尺的高度。沿飞行路线的天气报告显示，飞机飞过云层覆盖区域，云底高度在 1,700 至 3,300 英尺平均海平面之间，天气模型估计事故发生时事故现场附近的云底高度约为 3,000 英尺米海平面。
Beyond a Single Extractor: Re-thinking HTML-to-Text Extraction for LLM Pretraining
构建网络规模的 LLM 预训练数据集的首要预处理步骤之一涉及从 HTML 中提取文本。尽管网络内容多种多样，但现有的开源数据集主要对所有网页应用单个固定提取器。在这项工作中，我们调查这种做法是否会导致互联网数据的覆盖和利用不理想。我们首先表明，虽然不同的提取器可能会在标准语言理解任务上产生相似的模型性能，但在固定过滤管道中幸存的页面可能会有很大差异。这表明一个简单的...
The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics
思想链 (CoT) 提示是一种事实上的标准技术，可从大型语言模型 (LLM) 中引出类似推理的响应，使他们能够在给出最终答案之前阐明各个步骤。虽然与类人推理的相似性是不可否认的，但支撑 CoT 推理成功的驱动力仍然很大程度上不清楚。在这项工作中，我们对源自竞赛级数学问题的 CoT 痕迹进行了深入分析，目的是更好地理解 CoT 如何以及哪些部分实际上对最终答案做出了贡献。为此……
Closing the Gap Between Text and Speech Understanding in LLMs
大型语言模型 (LLM) 可以进行调整，将其文本功能扩展到语音输入。然而，这些适应语音的法学硕士在语言理解任务上始终表现不佳，甚至低于基于文本的法学硕士，甚至级联管道。我们将这种缺陷称为文本-语音理解差距：相对于基于原始文本的 LLM 处理等效文本，当适应语音的 LLM 处理语音输入时观察到的性能下降。最近缩小这一差距的方法要么依赖文本语料库的大规模语音合成，但成本高昂且严重依赖……
