The Benefits of an “Everything” Notebook in NotebookLM
NotebookLM 中“一切”笔记本的目标是让您的整个专业记忆能够立即访问和理解。
杀死FAIR，追逐“个人人工智能超智能”：快秒策略已死； “PASI”将人工智能重新定义为产品平台，而不是管道”；规模化人工智能、待定实验室和九位数的员工……
From Legacy To Learning Intelligence: Knowing When To Replace Your LMS
您的 LMS 可能为您提供了很好的服务，但在人工智能驱动的学习和业务敏捷性时代，遗留系统可能会阻碍您。以下是如何发现危险信号以及下一步要寻找的内容。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
How Analytics And Dashboards In LMSs Elevate Training From Cost To Asset
了解 LMS 中的分析和仪表板如何将传统培训转变为可衡量的业务资产。了解实时洞察、绩效跟踪和数据可视化如何帮助组织改善学习成果、提高投资回报率并做出更明智、基于证据的培训决策。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
SEO For AI Search Engines: Optimize Your HR And LMS Content For AI Discovery
人工智能平台的搜索量呈上升趋势。越来越多的决策者倾向于在人工智能平台上寻找LMS解决方案。在本文中，我们将讨论人工智能搜索引擎的 SEO 以及如何帮助您的内容出现在这些平台上。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Beginner’s Guide to Data Extraction with LangExtract and LLMs
如果您需要从文本中提取特定数据，LangExtract 提供了一种快速、灵活且适合初学者的方法。
Началось строительство головного патрульного корабля LMSB2 для ВМС Малайзии
在土耳其伊斯坦布尔造船厂，举行了正式仪式，为马来西亚海军第二批（第 2 批濒海任务舰 - LMSB2）主力海岸巡逻舰 LMS 切割第一艘钢材。
Policy Maps: Tools for Guiding the Unbounded Space of LLM Behaviors
人工智能政策为人工智能模型的可接受行为设定了界限，但这在大型语言模型 (LLM) 的背景下具有挑战性：如何确保覆盖广阔的行为空间？我们引入了政策地图，这是一种受物理地图制作实践启发的人工智能政策设计方法。政策地图不是以全面覆盖为目标，而是通过有意识的设计选择来帮助有效导航，了解哪些方面要捕获，哪些方面要抽象。借助政策投影仪（一种用于设计法学硕士政策地图的交互式工具），人工智能从业者可以调查模型的情况……
Build LLM Agents Faster with Datapizza AI
新的 GenAI 框架“意大利制造”使用 Datapizza AI 更快地构建 LLM 代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
ReBeLMove Pro: Modulare Roboterplattform für Logistik, Montage und Handling
igus 的自主移动机器人承诺配置简单、结构灵活且易于调试 科隆，2025 年 10 月 23 日 - 成本和效率压力对现代生产提出了很高的要求。 igus 凭借 ReBeLMove Pro 带来了模块化自主移动机器人 (AMR)……了解更多 →
Scaling eLearning Programs With White Label LMS Solutions
评估白标 LMS 供应商在电子学习方面的成功。本文首次发表于电子学习行业。
4 Techniques to Optimize Your LLM Prompts for Cost, Latency and Performance
了解如何大幅提高 LLM 申请的性能帖子 4 条优化 LLM 提示成本、延迟和性能的技术首先出现在《走向数据科学》上。
Pay For Learning, Not Logins: The Rise Of Credit-Based LMS Systems
基于学分的 LMS 定价使电子学习变得经济实惠且可扩展——只需为真正的学习活动付费，而不是不活跃的用户。这篇文章首次发布于电子学习行业。
Video Interview: Jelle Menges, AFI KLM E&M
在本次视频采访中，AFI KLM E&M 战略、创新和沟通主管 Jelle Menges 向 ABN 讲述了该公司的持续扩张……视频采访：AFI KLM E&M 的 Jelle Menges 首先出现在《航空商业新闻》上。
Memory-Efficient Backpropagation for Fine-Tuning LLMs on Resource-Constrained Mobile Devices
使用反向传播对大型语言模型 (LLM) 进行微调（即使对于 LoRA 等参数子集）可能比推理更消耗内存，并且对于资源受限的移动设备来说通常被认为是不切实际的。零阶优化 (ZO) 等替代方法可以大大减少内存占用，但代价是模型收敛速度显着减慢（比反向传播多 10 倍到 100 倍的步骤）。我们提出了一种在移动设备上实现反向传播 (MeBP) 的内存高效实现，它可以在内存使用和计算之间提供更好的权衡……
Meet The Mechanics: An interview with Nicolas Pecher, AFI KLM E&M
在我们的“认识机械师”访谈系列的下一部分中，旨在让人们了解那些让飞机保持在状态的实践专业人士......认识机械师：对 Nicolas Pecher 的采访，AFI KLM E&M 首先出现在《航空商业新闻》上。
