■摘要 我每天都会听到“susu”这个词。有些人热情地将一生奉献给“押胜”，而另一些人则深深地爱上了“押胜”。有些人对退休或结婚的消息感到非常震惊，无法从中恢复过来。对于这样的人来说，“押胜”比什么都珍贵，“押胜”不仅仅是一种爱好，而是接近一种生活方式。然而，不知不觉间，“Oshi”这个词就离开了个人的热情，并融入了社会结构。原本应该是“关系”的东西，现在却被谈论和使用在“结构”中。在这篇文章中，作者，也有点宅男，以2024年2月举行的京都市长选举中使用的“押胜”这个词的陌生为线索，承认了他对“押胜”这个词的原始轮廓的个人看法。 ■目录1 - 不舒服“Oshisen” 2 - “类别 3 中更
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
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
Opening remarks by President António Costa at the COP30 plenary session
2025 年 11 月 6 日，欧洲理事会主席安东尼奥·科斯塔出席在巴西贝伦举行的 COP30。在全体会议开幕致辞中，他重申了欧洲对明确气候目标的承诺，并表示与那些面临最大风险的人站在一起。他强调需要采取强有力的多边行动来应对气候紧急情况。
今年退伍军人节，海军部将推出两小时的总统特别节目《上方、下方和超越》，纪念美国海上力量 250 周年。福克斯国家频道于 2025 年 11 月 9 日星期日播出。
Secretary of War Announces Acquisition Reform
战争部长皮特·赫格斯 (Pete Hegseth) 在 11 月 7 日的讲话中引用的备忘录，以及新发布的采办转型战略，重新定义了美国国防部如何制定需求、管理项目和吸引工业界参与，以确保美国作战人员以相关速度获得关键能力。
Four defense primes team up to pitch development of SSN-AUKUS combat system
BAE系统公司、雷神澳大利亚公司、通用动力任务系统公司和泰雷兹公司表示，他们将合作设计一个三国指挥系统，作为“澳大利亚和英国的共享解决方案，该解决方案建立在美国使用的通用动力公司现有的AN/BYG-1系统的基础上”。
Beyond Numbers: How to Humanize Your Data & Analysis
闪烁的网格视错觉是原始数据如何误导我们、导致我们看到错误趋势的完美比喻。为了摆脱“数据丰富，行动匮乏”的悖论，组织应该需要数据人性化。这种方法的重点是将抽象指标（“内容”）转化为清晰的、可操作的故事（“原因”）。它需要像“数据工匠”这样的新角色，这是“讲数据故事”的核心能力，并专注于证明这些更清晰的见解的财务影响（投资回报率）。超越数字：如何人性化您的数据和分析的帖子首先出现在走向数据科学上。
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 [...]
Profit Parrot Takes Flight: AI-Powered SEO Promises to Redefine Digital Marketing in 2025
数字营销世界刚刚获得了一股新的活力。 Profit Parrot Marketing 正式推出了一套新的人工智能驱动的 SEO 服务，旨在帮助企业在 2025 年保持领先地位，融合自动化、分析和机器学习，以改变企业建立在线知名度的方式。本周宣布的推出凸显了人工智能如何从后台转向搜索引擎战略的核心——坦率地说，现在是时候了。 Profit Parrot 背后的团队表示，他们的系统将分析搜索意图、生成优化内容并实时监控排名变化，同时从每个 [...]
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
Legora Launches Client Collaboration Portal + AL Interview
法律人工智能生产力平台 Legora 推出了“Portal”，这是该公司在合作方面迈出的一大步，允许律师事务所及其客户通过“安全、...
How AI Agents Are Revolutionizing Social Media Marketing for Businesses
尽管围绕代理人工智能的讨论很盛行，但大多数社交媒体管理工具尚未使用真正的自主代理，即可以自行观察、学习和做出决策的代理。相反，我们看到的是人工智能助理：这些系统可以简化工作流程并提高生产力，但仍然依赖人类指导来进行指导和批准。什么是 [...]
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
上周我在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：提示注入是 AI 浏览器实现的新攻击媒介：https://www.theregister.com/2025/10/28/ai_browsers_prompt_injection/使用 AI 正在改变我们的大脑使用语言的方式： https://www.rnz.co.nz/life/wellbeing/how-generative-ai-could-change-how-we-think-and-speakAI正在让富人和强者变得更富有、更强大：htt
