Govt considering proposal to ease FDI norms for downstream investments: Sources
政府审查外国直接投资规范以加强下游投资，旨在增加外资流入并在印度创造就业机会
川から離れて暮らす住民からみた流域治水－生活機能の依存関係から考える水害リスクと住民関与－
■摘要 本文从日常生活功能与居民互动关系的角度出发，思考远离河流的居民也参与流域防洪的事实。洪水破坏的影响超出了被淹没的地区，导致停水、交通中断、物流停滞、医疗和福利服务下降。我们比较了鹤见川、淀川、木曾川、大和川、炭房水库、江东五区的案例，并组织了居民参与的具体情况，如雨水对策、城镇建设、蓄水、行动管制、大范围避难等。重要的是不要从距河流的距离，而是从水、基础设施、人、货物之间的联系来看待居民的作用，并着手调整负担和利益，验证举措的有效性。 ■目录 1 - 简介 2 - 涉及远离河流的居民的四条路线 3 - 洪水损害通过日常生活功能蔓延的机制 1 |停水对日常生活的影响2 |公路和铁路停运对
The ‘cockroaches’ marching on India’s government – podcast
南亚记者汉娜·埃利斯-彼得森 (Hannah Ellis-Petersen) 谈蟑螂运动 — 以及推动印度多年来最大规模抗议活动的学生汉娜·埃利斯-彼得森 (Hannah Ellis-Petersen) 说：“我从未见过这么多年轻人走上街头。” 几天来，数以万计的印度人在蟑螂简塔党的旗帜下游行。继续阅读...
Social calibration of sycophantic AI | Science
在他们的研究文章“阿谀奉承的人工智能会降低亲社会意图并促进依赖性”（3 月 26 日，10.1126/science.aec8352）中，M. Cheng 等人。表明人工智能（AI）系统比人类更有可能在有争议的场景中支持用户的立场。随机实验设计表明，接触此类肯定反应会降低用户在人际冲突中采取亲社会纠正行动的意愿，并增加对人工智能系统的信任和依赖。这些发现在模型对齐策略和下游人类行为之间建立了因果联系，凸显了人工智能对齐核心的紧张关系：针对用户满意度进行优化可能会系统性地使模型偏向于达成一致，即使分歧可以更好地服务于用户的长期利益或社会结果。阿谀奉承不仅是一种失败模式，而且是源自用户偏好的强化信
Nigeria Agrees on Fresh Petrol Price Cuts as Falling Crude Oil Eases Costs
原油下跌缓解成本，尼日利亚同意新一轮汽油降价 |随着全球原油价格持续下跌，尼日利亚联邦政府和主要下游石油利益相关者已同意进一步降低汽油价格。该协议是在尼日利亚中下游石油管理局（NMDPRA）在阿布贾召开会议之后达成的。 […]随着原油价格下跌缓解成本，尼日利亚同意新的汽油降价的帖子首先出现在 Aviationghana 上。
Pre-training isn’t bitter enough
理查德·萨顿 (Richard Sutton) 的“惨痛教训”通常被解读为对人工智能系统构建过多人类知识的警告。从长远来看，获胜的方法不是那些最直接编码我们聪明直觉的方法，而是那些可扩展的方法：搜索、学习和其他可以吸收更多计算和数据的通用方法。乍一看，现代基础模型预训练看起来就像是该课程的胜利。我们采用通用架构，将其暴露给海量数据，并以简单的自我监督目标对其进行训练。语言模型预测下一个标记。视觉模型重建遮罩斑块、对齐视图或匹配教师表示。该配方简单且可扩展。但有一个问题。预训练可能会遵循“痛苦的教训”来训练模型，但不会选择模型应该训练的内容。目标仍然是在训练循环之外选择的。我们进行大规模的预训练
Video Friday: A World Cup for Robots
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。RSS 2026：2026年7月13日至17日，悉尼多机器人系统暑期学校：2026年7月29日至8月4日，布拉格Actuate 2026：2026年8月18日至19日，旧金山2026：2026年9月27日至10月1日，匹兹堡首尔类人机器人峰会：2026 年 9 月 22 日至 23 日，首尔欣赏今天的视频！两支完整的人形机器人团队首次在硬件上进行了 11 对 11 的足球比赛，使机器人技术最雄心勃
Australia has the Minerals. Now it Needs the Market.
马克斯·马丁 |澳大利亚外交政策研究员 图片来自 Peggy Greb，通过维基媒体 澳大利亚面临的关键矿产挑战不仅限于资源开采；它是为了在中国仍主导加工、定价和下游需求的领域建立一个非中国供应市场。在西澳大利亚，Iluka Resources 正在开发全球稀土供应链中具有战略意义的重要基础设施。其 Eneabba 炼油厂旨在生产分离的...
在搜索和推荐系统中，当某些输入特征导致输出分数波动时，预测模型通常会遭受时间不稳定的影响。这种不稳定性会降低模型的可靠性和用户体验，尤其是在多阶段系统中，其中一致的预测对于下游决策至关重要。我们引入了 Fortress，这是一个通用框架，用于通过识别和修剪随着时间的推移导致预测分数不一致的特征来增强模型的稳定性和准确性。 Fortress 利用历史快照临时分区数据集......
Use It or Lose It: The Perverse Incentives Draining the American West
如果你想设计一个产权制度来保证稀缺资源的浪费，那么你很难比西方水法的优先拨款原则做得更好。它要求权利持有人将水用于“有益用途”，否则在连续五年不使用后将丧失权利。 [1] 其结果是教科书上的反常激励：灌溉效率更高的农民可能会失去其权利中受保护的部分，因此即使社会回报很大，保护的私人回报也是负的。俄勒冈州试图通过其 1987 年河内水权法案消除反常激励，该法案使河内水流成为有益的用途。 [2] 在德舒特河上，保护区现在租赁和购买河流的水。 [3]，但贸易合法化并没有创造一个流动性市场。权利主要由灌溉区而不是个体农民持有，因此每笔交易都需要董事会批准，而且交易成本很高：量化有多少水通过漏水的百年运
VideoFlexTok: Flexible-Length Coarse-to-Fine Video Tokenization
视觉分词器将高维原始像素映射为下游建模的压缩表示。除了压缩之外，标记器还决定保留哪些信息以及如何组织信息。视频标记化事实上的标准方法是将视频表示为标记的时空 3D 网格，每个标记捕获原始信号中相应的局部信息。这需要使用令牌的下游模型（例如文本到视频模型）学习“逐像素”预测所有低级细节，而不考虑视频固有的复杂性，从而导致......
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......
MemoryLLM: Plug-n-Play Interpretable Feed-Forward Memory for Transformers
了解变压器组件在法学硕士中的工作原理非常重要，因为它是人工智能最新技术进步的核心。在这项工作中，我们重新审视了与前馈模块（FFN）的可解释性相关的挑战，并提出了 MemoryLLM，其旨在将 FFN 与自注意力解耦，并使我们能够将解耦的 FFN 作为上下文无关的 token-wise 神经检索记忆来研究。详细地，我们研究了输入标记如何访问 FFN 参数内的内存位置以及 FFN 内存在不同下游任务中的重要性。 MemoryLLM 实现...
新热带森林的小恶魔：利用UCE-博物馆组学和千兆矩阵方法对斯汀类收割者进行第一个分子系统发育（蛛形纲、Opiliones、Stygnidae）摘要新热带收割者斯汀科以其独特的形态和显着的多样性，长期以来引起了分类学的关注，但其内部关系和传统的基于形态的分类系统在很大程度上尚未经过分子数据的检验。在这里，我们使用来自新鲜和历史标本的超保守元素位点，以及整合遗留标记数据的千兆矩阵，重建了第一个全科的斯蒂格尼达科系统发育框架。我们恢复了一个得到充分支持的Stygnidae分支，包括六个主要谱系。尽管由短深节间的严重不完全谱系排序（ILS）驱动的系统发育冲突使基础关系的最终解决变得复杂，但我们的下游分
