Analyzing the Charter-Cox Merger
重要的是，合并不会造成竞争损害的风险，因为两家公司的服务领域几乎没有重叠，因此合并不会减少任何市场上正面竞争对手的数量。总体而言，拟议的交易将提高合并后公司在传统市场的竞争地位，同时使其成为新兴领域的潜在颠覆者。在一个区域性参与者现在必须在全国性舞台上竞争的行业中，这项交易既代表了对市场演变的理性反应，也代表了对公共利益的裨益。《分析查特-考克斯合并》一文首先发表在美国企业研究所 - AEI 上。
Группа «РОСНАНО» представила модель экокластеров на «Баркемп-2025»
作为“生态作为商业战略。共享经济”主题的一部分，RUSNANO 集团股份公司“EFIR”的负责人 Ivan Ozhgikhin 谈到了生态集群的商业模式，该模式为解决环境问题创造了新的方法，并在该地区创造了额外的社会经济影响。
Election Standoff Grips Cameroon and Jihadists Squeeze Mali’s Capital
本周，理查德在《别开火！》节目中与危机组织专家 Arrey E. Ntui 和 Jean-Herve Jezequel 讨论了喀麦隆有争议的选举后的政治僵局和抗议活动以及马里圣战武装分子阻止向首都巴马科供应燃料的问题。
Event: A World Trading System for Whom? Evidence from Global Tariffs - on 16 Dec 2025
Arnaud Costinot（经济学教授、麻省理工学院副院长）在维也纳国际经济研讨会 (VIES) 系列中展示他的研究成果（与 Rodrigo Adão、John Sturm Becko 和 Dave Donaldson 合作）
在这篇博文中，我们探讨了 TR 如何通过 Open Arena 解决关键业务用例，Open Arena 是一种高度可扩展且灵活的无代码 AI 解决方案，由 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务（例如 Amazon OpenSearch Service、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon DynamoDB 和 AWS Lambda）提供支持。我们将解释 TR 如何使用 AWS 服务来构建此解决方案，包括架构的设计方式、它解决的用例以及使用它的业务配置文件。
How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs
在本文中，我们向您展示 Amazon Search 如何利用 AWS Batch 进行 SageMaker 训练作业来优化 GPU 实例利用率。该托管解决方案使我们能够在 P5、P4 等 GPU 加速实例系列上协调机器学习 (ML) 训练工作负载。我们还将提供用例实现的分步演练。
使用二进制、顺序感知措施评估 RAG 管道的检索质量如何评估 RAG 管道中的检索质量（第 2 部分）：平均倒数排名 (MRR) 和平均精度 (AP) 文章首先出现在 Towards Data Science 上。
IT as the new HR: Managing your AI workforce
您的组织已经在招聘数字化员工。现在的问题是，IT 部门是否真正将这些“类人”系统作为劳动力的一部分进行管理，或者只是作为技术堆栈中的另一个应用程序来管理。 AI 代理不再只是另一种 AI 工具，它正在成为需要与人类员工相同的生命周期管理的数字同事：入职、……后 IT 作为新的 HR：管理您的 AI 劳动力首先出现在 DataRobot 上。
Profit Parrot Takes Flight: AI-Powered SEO Promises to Redefine Digital Marketing in 2025
数字营销世界刚刚获得了一股新的活力。 Profit Parrot Marketing 正式推出了一套新的人工智能驱动的 SEO 服务，旨在帮助企业在 2025 年保持领先地位，融合自动化、分析和机器学习，以改变企业建立在线知名度的方式。本周宣布的推出凸显了人工智能如何从后台转向搜索引擎战略的核心——坦率地说，现在是时候了。 Profit Parrot 背后的团队表示，他们的系统将分析搜索意图、生成优化内容并实时监控排名变化，同时从每个 [...]
在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
Contract AI Barriers: Economics, Reasoning + Prompt Engineering
作者：Pedram Abrari，Pramata 首席技术官。在本系列的前两篇文章中，我们介绍了从...实现价值的前六大技术挑战
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 11, November 2025
1) 基于 DNN 和 GAN 的鲁棒实时视听语音增强作者：Mandar Gogate、Kia Dashtipour、Amir Hussain 页数：2860 - 28692) 优化神经网络训练：资源节约的马尔可夫链方法作者：Ke Wang、Xianting Huang、Cong Tan、Siu-Ming Yiu、Zicong Chen、雷小林页数：2870 - 28833) LibriSQA：大型语言模型口语问答的新颖数据集和框架作者：赵子涵、江一阳、刘鹤阳、王宇、王彦峰页数：2884 - 28954) 从常规到反思：高效通信联邦学习中的修剪神经网络作者：裴家明、魏Li, Shahid Mu
上周我在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：提示注入是 AI 浏览器实现的新攻击媒介：https://www.theregister.com/2025/10/28/ai_browsers_prompt_injection/使用 AI 正在改变我们的大脑使用语言的方式： https://www.rnz.co.nz/life/wellbeing/how-generative-ai-could-change-how-we-think-and-speakAI正在让富人和强者变得更富有、更强大：htt
How AI can improve storm surge forecasts to help save lives
作者：Navid Tahvildari，佛罗里达国际大学 飓风是美国最具破坏性的自然灾害，造成的死亡和财产损失比任何其他类型的灾害都要多。自 1980 年以来，这些强大的热带风暴已造成超过 1.5 万亿美元的损失，并造成 7,000 多人死亡。 [...] 造成损害和死亡的第一大原因
Robot Talk Episode 132 – Collaborating with industrial robots, with Anthony Jules
Claire 与 Robust.AI 的 Anthony Jules 聊了聊他们与人类一起工作的自主仓库机器人。 Anthony Jules 是 Robust.AI 的首席执行官兼联合创始人，该公司是人工智能驱动的仓库自动化领域的领导者。该公司的旗舰产品 Carter™ 旨在与人们在现有环境中合作，而不会中断他们的工作流程。安东尼的职业生涯跨越[...]
计划与汽车座椅和内饰系统的一级供应商和解决方案合作伙伴 Martur Fompak International 进行首次联合试点。这家全球制造商计划部署 Humanoid 的模块化人形平台，以探索复杂座椅组装流程的自动化。
Maharashtra School Empowers Students with Robotics Education and RoboDK
RoboDK 是一款世界知名的机器人仿真软件，与 SimuSoft Technologies 合作，浦那在 Zilla Parishad (ZP) 政府的机器人和工业 4.0 实验室的实施中发挥了关键作用……马哈拉施特拉邦学校为学生提供机器人教育和 RoboDK 的帖子首先出现在 RoboDK 博客上。
