构建家庭或工业环境机器人的关键挑战之一是需要掌握对移动机械手等高自由度系统的控制。强化学习一直是获取机器人控制策略的一个有前途的途径，然而，扩展到复杂系统已被证明很棘手。在他们的工作 SLAC：模拟预训练潜在动作空间 [...]
Learning to see the physical world: an interview with Jiajun Wu
图片来源：吴家俊、张云志、于红星、徐怡、毛佳媛。通过共同进化的基础模型发现混合世界表示。在年度 AAAI 人工智能会议记录中，2026 年人工智能新兴趋势 (ETA) 轨道。在 ACM SIGAI 的出版物《AI Matters》最新一期中，Ella Scallan 采访了 Jiajun […]
我在这里找不到太多可以播放的书面文字。不过，您可以收听科尔伯特对詹姆斯·塔拉里科的采访。如果我找到有关该候选人的更多信息，我当然会发布它。这次采访中有很多重要的问题。斯蒂芬·科尔伯特 (Stephen Colbert) 接待德克萨斯州众议员詹姆斯·塔拉里科 (James Talarico) 进行在线独家采访，[...]《塔拉里科采访》一文首先出现在《愤怒的熊》上。
构建家庭或工业环境机器人的关键挑战之一是需要掌握对移动机械手等高自由度系统的控制。强化学习一直是获取机器人控制策略的一个有前途的途径，然而，扩展到复杂系统已被证明很棘手。在他们的工作 SLAC：模拟预训练潜在动作空间 [...]
Interview with the Director of Iranian Studies: How the West Gets Iran Wrong
随着美国为潜在的袭击做好准备，探索西方如何误解伊朗比以往任何时候都更加重要。在这次采访中，伊朗研究主任阿巴斯·米拉尼 (Abbas Milani) 反思了伊斯兰革命卫队 (IRGC)、伊朗日益世俗化以及礼萨·巴列维 (Reza Pahlavi) 的政治未来。
每年都会选出一小群博士生参加 AAAI/SIGAI 博士联盟。该计划为学生提供了一个机会，在跨学科研讨会上与知名研究人员小组一起讨论和探索他们的研究兴趣和职业目标。在过去的几年里，我们一直在见面 [...]
Interview: ‘Kahooting’ all over the world
卡胡特！源自挪威的一所大学，目前被全球 97% 的 500 强顶尖大学用于学生学习和参与。 PIE 在伦敦举行的 BETT 会议上采访了全球教育主管 Liz Crawford，以了解有关该公司在全球范围内持续增长以及“Kahooting”如何成为动词的更多信息。采访：全世界“Kahooting”的帖子首先出现在《PIE News》上。
Interview with Kate Larson: Talking multi-agent systems and collective decision-making
如果人工智能的设计不仅是为了优化个人的选择，而且是为了帮助群体共同做出决策，结果会怎样？在蒙特利尔举行的 IJCAI 2025 上，我很高兴与滑铁卢大学的 Kate Larson 教授进行了交谈，她是多智能体系统领域的领先专家，其研究探讨了人工智能如何支持集体决策。在 [...]
Interview with Xiang Fang: Multi-modal learning and embodied intelligence
每年都会选出一小群博士生参加 AAAI/SIGAI 博士联盟。该计划为学生提供了一个机会，在跨学科研讨会上与知名研究人员小组一起讨论和探索他们的研究兴趣和职业目标。在过去的几年里，我们一直在见面 [...]
副市长、前高中教师格里尔·斯通在接受《每日报》专访时强调了住房问题和政策，并向斯坦福大学的国际社会发出了支持信息。《斯坦福日报》首先发表了帖子问答：帕洛阿尔托副市长承诺国际学生的安全，称住房不平等是“生存威胁”。
本周科学播客有哪些内容？本周：克莱尔·菲瑟勒博士专访、风车、对乙酰氨基酚、抗衰老、人造光和花粉、血腥苔藓、霸王龙、热水浴缸、吼猴、奶牛工具、奶牛食品等等！成为赞助人！在 YouTube 上查看我们科学播客的完整未经编辑的剧集或 […]2026 年 1 月 21 日的帖子 – 第 1044 集 – 为什么要在风车上倾斜？首先出现在《本周科学》——《牛逼的科学播客》中。
