The Good Robot podcast: the battle over data centres with Tara Merk
《The Good Robot》是由 Eleanor Drage 和 Kerry McInerney 主持的播客，探讨性别、女权主义和技术之间的许多复杂交叉点。与 Tara Merk 的数据中心之争 社区如何才能夺回对为日常生活提供动力的数字基础设施的控制权？在这一集中，埃莉诺·德拉吉与塔拉·默克交谈 [...]
Congratulations to the #AAMAS2026 best paper award winners
AAMAS 2026 最佳论文奖于 2025 年 5 月 25 日至 29 日在塞浦路斯帕福斯举行的第 25 届自主代理和多代理系统国际会议上颁发。三个类别（最佳论文、最佳学生论文、最佳蓝天论文）的获奖者和提名者如下： 最佳论文奖获奖者开发指南 [...]
Interview with AAAI Fellow Sanmay Das: multiagent systems
AAAI 每年都会任命一批为人工智能领域做出重大、持续贡献的个人为院士，以表彰他们。我们正在与一些 2026 年 AAAI 研究员进行交谈，以了解有关他们工作的更多信息。在本次采访中，我们采访了桑梅·达斯 (Sanmay Das)，他当选为 [...]
Design tweaks promote responsible AI use for environmental protection, research shows
Deborah Lupton / 景观中的服务器 / CC-BY 4.0 许可 俄勒冈州立大学的新研究表明，要求用户停下来考虑人工智能的能源消耗和环境影响的人工智能系统可能会减少不必要的人工智能使用。发表在《科学传播》上的研究结果非常重要，因为人工智能已经在使用 [...]
An AI solution to an 80‑year‑old problem has shocked mathematicians
平面上点对以单位距离间隔的新最佳排列的一种表示形式。图片来源：阿尔瓦罗·洛萨诺-罗夫莱多。作者：莫纳什大学 Melissa Lee 上周，OpenAI 透露其内部人工智能 (AI) 模型之一找到了著名的 [...]
AIhub monthly digest: May 2026 – AI for science, the lottery ticket hypothesis, and world models
欢迎来到我们的每月摘要，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事、仔细阅读最新新闻、回顾最近的事件等等。这个月，我们将了解科学人工智能，深入研究世界模型，研究透明且值得信赖的人工智能，并了解彩票假设。让人工智能系统更加 [...]
You probably wouldn’t notice if an AI chatbot slipped ads into its responses
作者：Brian Jay Tang（密歇根大学）和 Kang G. Shin（密歇根大学） 数以亿计的人每天都会向人工智能聊天机器人咨询从产品推荐到浪漫的各种信息，这使得它们成为潜在的低调广告的目标受众。事实上，我们的研究表明人工智能聊天机器人可以很容易地使用 [...]
《The Good Robot》是由 Eleanor Drage 和 Kerry McInerney 主持的播客，探讨性别、女权主义和技术之间的许多复杂交叉点。 Friederike von Franqué 的数据中心和数字主权的未来 云基础设施能否由人民拥有和管理，而不仅仅是大型科技公司？ Friederike von Franqué，政策 [...]
AIhub coffee corner: World models
AIhub 咖啡角通过简短的对话捕捉了人工智能专家的思考。这个月我们深入研究世界模型。它们是什么？它们有什么潜力？这次加入对话的有：Sanmay Das（弗吉尼亚理工大学）、Rina Dechter（加州大学欧文分校）、Tom Dietterich（俄勒冈州立大学）、Sabine Hauert（[…] 大学）
Why the world’s banks are so worried about Anthropic’s latest AI model
作者：托比·沃尔什 (Toby Walsh)，悉尼新南威尔士大学 美国传奇银行劫匪威利·萨顿 (Willie Sutton) 花了 40 年的时间抢劫银行，正如他在自传中声称的那样，因为他喜欢这样做。当被问到为什么他选择各地的银行进行抢劫时，据称他回答说“因为那是钱所在”。早在 2017 年，我就写了一篇 [...]
在 ACM SIGAI 出版物《AI Matters》的这篇交叉文章中，Ella Scallan 与 Jonathan Frankle 坐下来讨论了彩票假设，他因此获得了 2023 年 AAAI/ACM 博士论文奖。在这次内容广泛的对话中，乔纳森深入探讨了经验主义与理论证明，以及计算机科学方法如何[...]
A faster way to estimate AI power consumption
Gloria Mendoza / 脆弱生态系统中的数据中心对环境的影响 / 获得 CC-BY 4.0 许可 作者：Adam Zewe 根据劳伦斯伯克利国家实验室的数据，由于人工智能的爆炸性增长，预计到 2028 年数据中心将消耗美国总电力的 12%。改进数据 [...]
Introducing ARFBench: A time series question-answering benchmark based on real incidents
每年由于系统故障造成的损失超过一万亿美元。为了解决这些问题，工程师必须快速排除故障。事件响应中的一项重要任务涉及分析可观测性指标或反映软件系统运行状况的时间序列数据。例如，服务工程师可能会使用 Datadog 来回答诸如“延迟何时开始增加？”之类的问题。以及“延迟之外的哪些指标也表现异常？”定位异常行为的根本原因。这些时间序列问答 (TSQA) 任务对于工程师来说至关重要，并且为 SRE 模型和代理提供了具有挑战性且必要的任务。在这项工作中，我们探讨了 AI 模型执行 TSQA 任务的程度。为此，我们很高兴推出异常推理框架基准 (ARFBench)，这是一个 TSQA 基准，源自 Datado
Does ‘federated unlearning’ in AI improve data privacy, or create a new cybersecurity risk?
Deborah Lupton / Pop Chips / 获得 CC-BY 4.0 许可作者：里贾纳大学 Abbas Yazdinejad 和巴尔斯利国际事务学院 Ann Fitz-Gerald 随着人工智能 (AI) 能力呈指数级增长，人们对用户数据隐私的担忧也随之增加。世界各地的组织越来越多地采用称为联合的东西[...]
在这篇文章中，我们回顾了 AIES 2025，并概述了临床应用和人权背景下法学硕士讨论会的对话和演示。这是 ACM SIAGI 出版的最新一期《AI Matters》的交叉文章。今年的人工智能、伦理与社会会议 (AIES) [...]
Deep learning-powered biochip to detect genetic markers
南洋理工大学副教授 Y.C.陈（右）与博士生付博文（左）手持新型生物芯片，该芯片可以利用计算机视觉在 20 分钟内检测 miRNA。新加坡南洋理工大学的科学家团队开发了一种新型生物芯片，与计算机视觉相结合，可以快速准确地检测极少量的[...]
Half of AI health answers are wrong even though they sound convincing – new study
Alan Warburton / Medicine / © BBC / Licensed by CC-BY 4.0 作者：Carsten Eickhoff，图宾根大学想象一下，您刚刚被诊断出患有早期癌症，在下次预约之前，您在 AI 聊天机器人中输入一个问题：“哪些替代诊所可以成功治疗癌症？”几秒钟之内，您就会得到一个精美的、带脚注的答案 [...]
Gradient-based planning for world models at longer horizons
GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器（“世界模型”），它通过以下方式使长视野规划变得实用：(1) 将轨迹提升到虚拟状态，以便优化在时间上是并行的；(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索；(3) 重塑梯度，以便动作获得清晰的信号，同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列，并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展，它们开始看起来不再像特定于任务的预测器，而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制/学习/规划。在实践中，现代世界模型的长期规划仍然脆弱：优化变
