MMT: Heuristics versus Paradigm Shift? — Randy Wray
兰迪·雷（Randy Wray）是联合创始人之一，批评当前展示MMT并发现它想要的方式。他为通往更现实的道路提出了一条途径。兰迪（Randy）对MMT的演讲以前与最普遍的介绍有所不同，例如，他在他学习的Hyman Minsky的特色中。这是“旧学校”演示方法的更加激进和彻底的突破。这是向前迈出的一大步，但仍然缺乏经济社会学，强调阶级是权力不对称的基础。这件作品对所有对MMT感兴趣的人都很重要。它相对较短，比博客文章更长，但比文章短。为了保持最新状态，这是必读的。希望它将激发MMT社区的讨论。 Bard Collegemmt的Levy经济学研究所：启发式与范式转移？ Randall Wray |
Some Thoughts on Psychology of Heuristics and Biases
我将撰写一系列关于卡尼曼、特维斯基及其众多追随者的文章。这些文章将基于有总比没有好这一原则。维基百科上经常会出现“需要引用”的字样，我将引用为“我依稀记得在某处读过”。此外，反向的时间顺序会产生问题 […] 文章《关于启发式和偏见心理学的一些想法》首先出现在 Angry Bear 上。
The Impact of Heuristics on Aviation Safety: Understanding Daily Decisions
我们人类每天都会做出许多决定。我们是认知吝啬鬼，依赖启发式方法。文章《启发式方法对航空安全的影响：了解日常决策》首次出现在 Safety Matters Foundation - Workplace Safety Solutions 上。
Heuristics and Safety in Aviation: Enhancing Decision-Making for Safer Flights
作为人类，我们每天都会做出许多决定。我们是认知吝啬者，依赖启发式方法。文章《航空业的启发式方法与安全：增强决策能力，实现更安全的航班》首次出现在《安全事务基金会 - 工作场所安全解决方案》上。
Perception-Inspired Graph Convolution for Music Understanding Tasks
本文讨论了 MusGConv，一种用于符号音乐应用的感知启发式图卷积块。简介在音乐信息研究 (MIR) 领域，理解和处理乐谱的挑战不断被引入新方法和新途径。最近，许多基于图的技术已被提出，作为针对音乐理解任务的一种方式，例如语音分离、节奏检测、作曲家分类和罗马数字分析。这篇博文涵盖了我最近的一篇论文，其中我介绍了一种名为 MusGConv 的新图卷积块，专门用于处理乐谱数据。MusGConv 利用音乐感知原理来提高应用于音乐理解任务的图神经网络中图卷积的效率和性能。理解问题 MIR 中的传统方法通常依赖于音乐的音频或符号表示。虽然音频可以捕捉随时间变化的声波强度，但 MIDI 文件或乐谱等符号
Hacks, Heuristics, and the Power of Synchronous Learning with Stephen Kosslyn
随着世界迅速转向在线，Stephen Kosslyn 与 Mike 一起探索同步学习的变革力量。为了反驳在线学习是异步的看法，Stephen 概述了他作为 Minerva Schools 初创公司院长以及最近在 Foundry College 的经历。在这两种情况下，课程和支持它的技术都是以同步和主动学习为教学设计的核心支柱而设计的。Stephen 解释了在 Foundry 向成人学习者教授技巧和启发式方法的力量，目的是在为他们的职业生涯做准备的同时促进他们的职业发展。人类将继续从事有意义的工作，利用我们独特的理解情感和背景的能力，而这些能力不会很快实现自动化。Foundry College
Notes on a Nobelist, Part I: Kahneman on Heuristics of Judgement
我一直在阅读一些行为经济学文献。我从Camerer，Camerer和Lowenstein的出色概述开始，然后转到Daniel Kahneman的诺贝尔演讲。由于他在行为经济学的工作，卡尼曼（Kahneman）于2002年与弗农·史密斯（Vernon Smith）分享了诺贝尔经济学奖。卡尼曼（Kahneman）的诺贝尔（Nobel）演讲的修订版印刷在美国的经济上[…]关于诺贝尔人的帖子注释，第一部分：卡尼曼（Kahneman）关于判决的启发式的宣传，首先出现在偶然的经济学家上。
Muscle Marbling: Good in Steak, Bad in Our Bodies
佛罗里达大学考虑牛排中的脂肪片。使Carnivore鉴赏家Swoon的“大理石花纹”是一种视觉启发式的启发式，可用于优质风味。现在，一种新的
When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction
大型语言模型可以学会从几个示例中抽象地推理？在本文中，我通过在抽象网格转换任务上测试基于文本的（O3-MINI）和具有图像能力的模型（GPT-4.1）模型来探讨这个问题。这些实验揭示了当前模型依赖于模式匹配，程序启发式和象征性快捷方式而不是强大的概括的程度。即使有多模式输入，推理也经常在微妙的抽象面前分解。结果为使用LLM的当前功能和局限性提供了一个窗口。当LLMS尝试推理的帖子：基于文本和视觉的抽象中的实验首先出现在数据科学方面。
Look for These 7 New Technologies at the Airport
在今年夏天的旅行期间，您可以在机场周围环顾四周，您可能会在每个接触点上发现一系列新技术：从前到达前，袋装和安全性到登机的那一刻。在这个新世界，您的脸是您的登机通行证，您的电子行李标签会为每次新飞行而变化，而Gate扫描仪会导线切线，试图尽早偷偷溜到飞机上。这不是未来 - 现在。今天要遵循的每种技术都在世界各地的机场中使用，改变了您的旅程前的journey。正确的答案需要预测安全线的长度。但是在某些机场，您不再需要猜测。实际上，您根本不必排队等待。取而代之的是，您可以提前预订并为安全筛查选择特定的时间 - 因此，您可以在保留插槽之前到达，确信您将被驱逐到线的前面，这要归功于哥本哈根优化的虚拟排队
Best Aviation Watches of 2025: Pilot Mall’s Ultimate Aviator Watch Roundup
作为飞行员，具有正确功能的好手表是重要的驾驶舱工具。这也可能是一种时尚声明。功能性，经典，现代，启发式 - 有很多外观可供选择。
Simple ReFlow: Improved Techniques for Fast Flow Models
扩散和流程匹配模型实现了显着的生成性能，但以许多抽样步骤的成本为代价，这会减慢推理并将适用性限制在关键任务中。回流过程可以通过拉直产生轨迹加速采样。但是，反流是一种迭代过程，通常需要对模拟数据进行培训，并导致样品质量降低。为了减轻样品恶化，我们检查了反流的设计空间，并在先前的启发式实践中突出了潜在的陷阱。然后，我们提出了七个训练动态的改进……
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 2, April 2025
1）知识结构保存基于进化的多任务优化授课者：Yi Jiang，Zhi-hui Zhan，Kay Chen Tan，Sam Kwong，Jun Zhangpages：287-3012）贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯对质量多样性的优化，可搜索质量多样性，并使用Coupled distriptor functore functore functore functor functions functions jeantor（s）： BrankePages: 302 - 3163) Machine Learning-Assisted Multiobjective Evolutionary Algorit
Nvidias Star Wars-inspirerade robot Blue utvecklad i samarbete med DeepMind
想象一个世界，我们的机器人不仅可以用作辅助机制，而且还带有一小部分银河系的魅力。 NVIDIA，Google Deepmind和Disney一起建造的内容无非是受科幻小说启发的有远见技术 - 机器人蓝色和中心的物理引擎牛顿。 Roboton Blue最近在[…] NVIDIA的《星球大战》启发式机器人蓝色与DeepMind合作开发的[…]首次出现在AI新闻中。
Evaluating Sample Utility for Data Selection by Mimicking Model Weights
基础模型经过大规模网络爬行数据集的培训，这些数据集通常包含噪声，偏见和无关的信息。这激发了数据选择技术的使用，这些技术可以分为无模型的变体 - 依靠启发式规则和下游数据集 - 以及基于模型的模型，例如使用影响功能。前者设计和冒险引入不必要的依赖性可能是昂贵的，而后者通常在计算上是过于刺激的。相反，我们建议使用MIMIC分数（一种利用…
Robot Talk Episode 102 – Isabella Fiorello
Claire 与弗莱堡大学的 Isabella Fiorello 聊了聊用生物材料制成的植物启发式机器人。Isabella Fiorello 是德国弗莱堡大学仿生植物混合材料小组的初级组长和首席研究员。她拥有意大利都灵大学的工业生物技术硕士学位 [...]
这款工具似乎效果不错。该公司的移动威胁搜寻功能结合了基于恶意软件签名的检测、启发式方法和机器学习，用于查找 iOS 和 Android 设备活动中的异常或间谍软件感染的迹象。对于付费的 iVerify 客户，该工具会定期检查设备是否存在潜在的危害。但该公司还为下载 iVerify Basics 应用程序（费用为 1 美元）的任何人提供免费版功能。这些用户可以逐步生成特殊诊断实用程序文件并将其发送到 iVerify，并在数小时内收到分析结果。免费用户可以每月使用一次该工具。iVerify 的基础设施旨在保护隐私，但要运行移动威胁搜寻功能，用户必须输入电子邮件地址，以便公司在扫描发现间谍软件时与他
