连贯关键词检索结果

外观之前的连贯性:当设计成为证据,而不是装饰

Coherence before appearance: when design becomes evidence, not decoration

参加 HEPI 和 Advance HE 于 2026 年 1 月 13 日星期二上午 11 点至中午 12 点举行的网络研讨会,探讨高等教育可以从其他领域的领导力方法中学到什么。关键主题将包括招聘和多元化的创新方法,以及如何通过有效的领导确保未来行业的稳定。在这里注册来听听这个[…]外观之前的连贯性:当设计成为证据时,首先出现在 HEPI 上的不是装饰。

你不仅仅有五种感官 - 新研究表明人类可能有多达 33 种

You Don’t Have Just Five Senses – New Research Suggests Humans May Have up to 33

人类的感知是多感官的,有数十种相互作用的感官塑造了我们体验味觉、运动、平衡和周围世界的方式。神经科学家越来越多地将感知视为一个分布式系统,其中多个感觉通道不断协商一个单一的、连贯的现实。因为这些通道相互作用,改变一个输入、声音、气味、动作,可以悄悄地重塑你的想法 [...]

无需法学硕士法官即可发现幻觉的几何方法

A Geometric Method to Spot Hallucinations Without an LLM Judge

想象一群鸟在飞行。没有领导者。没有中央指挥。每只鸟都与邻居保持一致——匹配方向、调整速度、通过纯粹的局部协调保持连贯性。其结果是从局部一致性中形成全球秩序。现在想象一只鸟带着与其他鸟相同的信念飞翔。它的翅膀拍打充满信心。它的速度[…]帖子《无需法学硕士法官即可发现幻觉的几何方法》首先出现在《走向数据科学》上。

周二上午 10 点阅读

10 Tuesday AM Reads

我的早班火车上写着: • 比尔·普尔特:混乱的代言人:在一个几乎不以能力、连贯性和微妙而闻名的政府中,普尔特脱颖而出。据报道,当财政部长斯科特·贝森特威胁要“打你他妈的脸”并“他妈的打你的屁股”时,最引人注目的是内部和外部有多少人……阅读更多周二上午 10 点的帖子首先出现在《大图片》上。

S5E13:Mike Schmoker 谈学校如何立即取得成果

S5E13: Mike Schmoker on How Schools Can Get Results Now

迈克·施莫克 (Mike Schmoker) 是学校改进领域最有影响力的声音之一,他敦促学校重新致力于基本原则:连贯的课程、强有力的课程设计以及整个教学日的真实读写能力(阅读、讨论和写作)。在 Focus 和 Results Now 2.0 等书籍以及数十年的论文和评论中,他的主旨都是一样的:学校通常不会……继续阅读 S5E13:Mike Schmoker 谈学校如何立即取得成果

非洲陷入进口替代和依赖综合症之间

Africa Squeezed Between Import Substitution and Dependency Syndrome

莫斯科,1 月 8 日 (IPS) - 夹在进口替代和依赖综合症之间,这是一种以一系列相关经济症状(即规则和法规)为特征的状况,大多数非洲国家正在从美国和欧洲转向与俄罗斯、中国和南半球国家建立不连贯的替代性双边伙伴关系。阅读全文,“非洲夹在进口替代和依赖综合症之间”,参见 globalissues.org →

NarrativeTrack:评估框架之外的视频语言模型

NarrativeTrack: Evaluating Video Language Models Beyond the Frame

多模态大语言模型 (MLLM) 在视觉语言推理方面取得了令人瞩目的进展,但它们理解视频中暂时展开的叙述的能力仍未得到充分探索。真正的叙事理解需要以谁在做什么、何时何地为基础,在动态视觉和时间上下文中保持连贯的实体表示。我们引入了 NarrativeTrack,这是第一个通过细粒度的以实体为中心的推理来评估 MLLM 中叙事理解的基准。与仅限于短剪辑或粗略场景级语义的现有基准不同......

机器学习“降临节日历”第 15 天:Excel 中的 SVM

The Machine Learning “Advent Calendar” Day 15: SVM in Excel

本文不是从边距和几何形状开始,而是从熟悉的模型逐步构建支持向量机。通过改变损失函数并重新使用正则化,SVM 自然地表现为经过优化训练的线性分类器。这种观点将逻辑回归、SVM 和其他线性模型统一到一个单一的、连贯的框架中。机器学习“降临日历”第 15 天:Excel 中的 SVM 帖子首先出现在走向数据科学上。

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How Transformers Think: The Information Flow That Makes Language Models Work

让我们了解 LLM 背后的 Transformer 模型如何分析用户提示等输入信息,以及它们如何“逐字”生成连贯、有意义且相关的输出文本。