AdaBoN: Adaptive Best-of-N Alignment
测试时间对齐方法的最新进展（例如 Best-of-N 采样）提供了一种简单而有效的方法，可以使用奖励模型 (RM) 引导语言模型 (LM) 转向首选行为。然而，这些方法的计算成本可能很高，尤其是在跨提示统一应用而不考虑对齐难度差异的情况下。在这项工作中，我们提出了一种 Best-of-N 对齐的提示自适应策略，可以更有效地分配推理时间计算。出于延迟问题的动机，我们开发了一种两阶段算法：初始探索阶段估计……
Building A Smarter L&D Strategy With Adaptive Learning Systems
现代组织正在采用由人工智能主导的员工反馈提供支持的自适应学习系统，以转变学习与发展、提高参与度和技能发展，并使培训与动态业务需求保持一致。这篇文章首次发表在电子学习行业。
Adaptive infrastructure for foundation model training with elastic training on SageMaker HyperPod
Amazon SageMaker HyperPod 现在支持弹性训练，使您的机器学习 (ML) 工作负载能够根据资源可用性自动扩展。在这篇文章中，我们将演示弹性训练如何帮助您最大限度地提高 GPU 利用率、降低成本并通过动态资源适应加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 1, January 2026
1) 隐私保护视频异常检测：调查作者：Yang Liu、Siao Liu、朱晓光、Hao Yang、Jielin Li、JuncenGuo、Liangyu Teng、Dingkang Yang、Yan Wang、Jing LiuPages：2 - 212) SSPPI：从序列和结构角度预测跨模态增强的蛋白质相互作用作者：Xiangpeng Bi, Wenjian Ma、Huasen Jiang、Weigang Lu、Zhiqiang Wei、Shugang 张页数：22 - 363) 整合临床知识图谱和基于梯度的神经系统，通过七点检查表增强黑色素瘤诊断作者：Yuheng Wang、Tianze
GrayMatter Robotics Named Finalist in DoD Challenge to Revolutionize Military Readiness With AI
GrayMatter 的自适应机器人从 59 名精英创新者中脱颖而出，旨在通过人工智能驱动的高速自动化来改变国防维护
GCAP Is Pulling Ahead of FCAS as Europe’s Sixth-Gen Fighter Timeline Slips
GCAP（日本、英国和意大利的下一代战斗机项目）正在赢得信誉，因为欧洲的竞争对手 FCAS 计划在最后期限和利益相关者内讧中苦苦挣扎。报道称，在德国年底里程碑事件模糊不清之后，FCAS 不再有明确的时间表，行业角色的分歧和不同的更换时间表增加了摩擦。相比之下，GCAP 已经正式确定了其结构，成立了一个联合组织，并正在推进传感器、自适应发动机和载人无人机组队方面的工作，目标是到 2035 年打造出一款可投入使用的飞机。随着欧洲第六代战斗机时间表的出现，后 GCAP 正在领先于 FCAS，最早出现在 19FortyFive 上。
• Cyngn 收到了其第 24 项美国专利授权通知，该专利与自动驾驶的自适应实时车辆系统识别相关，预计将于下个月发布。• 专利组合的扩展反映了 Cyngn 对自主创新的持续投资及其对工业物料搬运领域实际进步的关注。
The Algorithm Can Wait: Why preschool might be our most radical institution
如今走进任何学前班教室，您都不会发现关于教育未来的大多数对话中占据主导地位的是什么：算法、仪表板、学习平台、人工智能导师或自适应评估。相反，你会发现一些更激进的东西。一个孩子正在打开他们在操场上发现的核桃。两个朋友正在谈判轮到谁与[...]算法可以等待：为什么学前班可能是我们最激进的机构首先出现在教育者室。
The ‘Ferrari’ F-35 Fighter Mistake the U.S. Air Force Might Be About to Make
总结和要点 – 据报道，在失去空军 NGAD 第六代战斗机合同后，洛克希德·马丁公司正在探索对 F-35 闪电 II 进行“法拉利”升级，旨在将自适应发动机和下一代传感器等先进技术集成到现有平台中。 W -虽然这个概念承诺使用既定的有效临时解决方案[...]美国空军可能会犯的“法拉利”F-35 战斗机错误帖子首先出现在 19FortyFive 上。
Think the F-35 Has Problems? The Navy’s F/A-XX Stealth Fighter Now Looks ‘Frozen’
概要和要点：美国海军的 F/A-XX 计划旨在于 2030 年代取代老化的 F/A-18E/F 超级大黄蜂，但目前已陷入停滞，批评者称其为“静止计划”。 -该喷气式飞机旨在作为具有无尾空气动力学和自适应循环发动机的第六代“矛尖”，旨在补充[...]后认为F-35有问题吗？海军的 F/A-XX 隐形战斗机现在看起来“冻结”了，首先出现在 19FortyFive 上。
Why Corporate Learning Must Stop Thinking In Courses And Start Thinking In Systems
企业学习陷入了课程优先的心态。了解为什么组织必须转向自适应学习系统，以更快地培养技能、提高保留率并为不断变化做好准备。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
Sorry, Not Sorry: ‘Ferrari’ F-35 Fighter Will Never Be the F-47 NGAD
要点和总结 – “F-35 法拉利”的想法认为洛克希德可以将 NGAD 衍生的概念融入到 F-35 中，创造一个巨大的飞跃，而不是渐进的 Block 4 改进。 - 演讲的重点是更强大的动力、更好的传感器和计算、更强大的电子战、有人与无人协作，以及最具争议性的射程和热裕度的自适应循环发动机。 -但是这个概念 […] 抱歉，不抱歉：“法拉利”F-35 战斗机永远不会成为 F-47 NGAD 帖子首先出现在 19FortyFive 上。
Apple iPhone 18 Pro Max: Full Specs, Features & Buying Guide
苹果 iPhone 18 Pro Max 是苹果最先进的旗舰产品，将前沿的设计与强大的性能相结合。让我们来了解一下购买前您需要了解的完整规格、功能和价格详细信息。探索令人惊叹的超级视网膜 XDR 显示屏、快如闪电的 A18 仿生芯片以及用于专业级摄影和视频的增强型人工智能摄像头系统。了解延长的电池续航时间、时尚的设计选项以及最新的 iOS 创新，使 iPhone 18 Pro Max 成为必备升级。无论您是比较型号、查看印度和全球市场的价格，还是探索交易，这份全面的概述都能确保您获得准确的答案。随时了解 Apple iPhone 18 Pro Max 的终极规格和价格指南。 Apple iPh
The Machine Learning “Advent Calendar” Bonus 2: Gradient Descent Variants in Excel
梯度下降、动量、RMSProp 和 Adam 都以相同的最小值为目标。他们不会改变目的地，只会改变路径。每种方法都增加了一种机制，可以修复前一种方法的局限性，使移动更快、更稳定或更自适应。目标保持不变。更新变得更加智能。机器学习“降临日历”奖励 2：Excel 中的梯度下降变体一文首先出现在走向数据科学上。
Neuro-Symbolic Artificial Intelligence
向通用人工智能迈进可能需要将符号推理与神经学习相结合。将显式的、基于规则的知识表示与自适应的、基于权重的模型相结合，提供了两种方法单独无法实现的功能。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
2025 年对于 L&D 来说是突破性的一年，因为人工智能从实验转向日常实践，重塑了个性化、入职、内容创建和绩效衡量。当我们进入 2026 年时，学习与发展专业人员必须接受学习工程、自适应生态系统和道德人工智能治理。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
Powering The Skies: The Revolution In Defense Aircraft Propulsion
在高风险的空战领域，推进系统是防御飞机的心脏，决定着速度、航程、隐身性和生存能力。从突破音障的涡轮喷气发动机到将效率与原始动力相结合的自适应循环发动机，现代推进技术在日益严重的威胁中突破了界限。在地缘政治竞争和人工智能集成的推动下，可变循环发动机和电动混合动力等创新正在重新定义空中优势。本博客深入探讨了国防飞机推进系统的演变、核心技术、应用、优势、障碍和新兴趋势，展示了这些动力装置如何保护天空。国防推进中飞机推进的演变点燃了国防推进的军事之旅......《为天空提供动力：国防飞机推进的革命》一文首次出现在航空和国防市场报告上。
BED-LLM: Intelligent Information Gathering with LLMs and Bayesian Experimental Design
我们提出了一种通用方法，用于提高大型语言模型 (LLM) 使用顺序贝叶斯实验设计 (BED) 框架智能、自适应地从用户或其他外部源收集信息的能力。这使得法学硕士能够充当有效的多轮会话代理并与外部环境进行交互。我们的方法称为 BED-LLM（大型语言模型的贝叶斯实验设计），基于迭代选择问题或查询，最大化关于任务的预期信息增益 (EIG)
