Bill C-11 and the role of Parliamentary Committees
上周，加拿大军事法取得了重大进展，但进展并不大张旗鼓。缺乏宣传的原因可能是 C-11 法案再次修改的方式。 2026 年 5 月 25 日星期一，C-11 法案《国防法和其他法案修正案》（但通常以其简短标题“军事司法现代化法案”为特征）在下议院通过三读。该法案一直是委员会（特别是下议院国防常设委员会）进行重大辩论和审查的主题。委员会听证会的主要结果之一是，不当性行为的申诉人和受害者将在决定是否在民事刑事司法系统或军事司法系统中起诉与性犯罪有关的指控方面拥有更大的发言权。对拟议的法案进行了重大修改。公平地说，这些修正案起草得仓促且不完善。在某种程度上，这是由于试图改进有缺陷的政策变化而产生的。无
在本文中，我们回顾了数学流畅性和自动化的重要性，以及按需回忆基本数学事实并在合理时间内准确解决问题的能力。我们追踪学生在掌握过程中经历的三个阶段：从计数到推理再到即时回忆。强大的数学练习包括三个部分：建立概念理解的明确指导、与间隔重复相结合的检索练习以及纠正错误的即时反馈。然后，我们介绍了模型教学数学事实应用程序，这是一种数字工具，可以让教师和家长通过练习模式、抽认卡和可打印工作表来定制加法、减法、乘法和除法的练习。最后，我们将其与游戏化和基于帐户的应用程序进行比较，并提供将简短的日常练习融入课堂的技巧。“构建数学事实流利度”一文首先出现在“模型教学”上。
From idea to AI app: Creating intelligent research assistants with Strands
构建人工智能应用程序不需要机器学习 (ML) 博士学位，也不需要花费数月时间研究复杂的架构。然而，当您尝试编排多个 API 调用、管理对话状态并创建可以自行推理的代理时，就会发生这种情况。我已经看到简单的人工智能想法迅速发展成需要[...]
在这篇文章中，您将学习如何构建一个多代理活动审核系统，该系统使用集成架构（结合了 NVIDIA NIM 进行 GPU 加速推理）来演示并行推理、上下文持久性和可追踪执行路径。 Amazon Bedrock AgentCore 提供托管运行时、共享内存和内置可观察性，Strands Agents 提供无服务器多代理编排。此方法支持生产环境中的性能、可扩展性和操作洞察力。虽然该示例侧重于营销内容审核，但相同的模式也适用于数字助理、审核自动化和检索增强生成管道。
Cisco: ИИ-трафик полностью меняет корпоративные сети
该公司预测，到 2035 年，推理将占网络流量的四分之一。
最近关于 ChatGPT、Python、R 和 Stata 的研究告诉我们有关因果推理的 AI 辅助编码的信息The post Can AI Write Your Code?首先出现在《走向数据科学》上。
Announcing OpenAI-compatible API support for Amazon SageMaker AI endpoints
今天，Amazon SageMaker AI 推出了针对实时推理终端节点的 OpenAI 兼容 API 支持。如果您使用 OpenAI SDK、LangChain 或 Strands Agents，您现在可以通过仅更改端点 URL 来调用 SageMaker AI 上的模型。您不需要自定义客户端、SigV4 包装器或代码重写。概述 通过此次发布，SageMaker AI 端点 [...]
Open-Source Software Is Starting to Help Robots Think
当一群学者开始制造开源机器人硬件时，一代机器人专家又重获了几年的生命。现在，更大的挑战是让机器人思考，而这也开始开源。这种转变还为时过早，但包括 Hugging Face、Nvidia 和阿里巴巴在内的公司在过去两年都在开源机器人技术上下了很大的赌注，发布了旨在让机器人进行推理、决策和行动的更高级别工作的工具和模型。加速其他人工智能应用的开源运动现在正应用于解决让机器人变得更聪明的问题。如果这些通过开源平台将人工智能引入机器人技术的尝试取得成功，那么构建一个有能力的机器人的障碍可能会像构建人工智能应用程序的障碍一样快地消失。 ROS 构建的开源机器人软件自 20 世纪 90 年代中期以来就已经
Will Robotics Have a ChatGPT Moment?
在接下来的几十年里，数十亿个人工智能驱动的自主机器人将在工厂里与人们一起工作，在仓库中执行繁琐的任务，照顾老人，在不安全的灾区提供帮助，将包裹和食物送到我们家门口，并最终为我们的家庭提供帮助。有些人看起来像我们，而很多人则不然。可以肯定的是，无论外形如何，机器人都将严重依赖人工智能来提供现实价值。 2025年，机器人公司的总投资达到创纪录的407亿美元，占所有风险投资的9%。因此，价值数十亿美元的问题是：人工智能驱动的机器人需要什么才能开始产生严重的经济影响？当今的许多机器人和人工智能公司都在做出大胆的宣称，比如人形机器人很快就会走进我们的家，但承诺与现实之间仍然存在很大差距。机器人与我们一起
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
To Read Adorno's Minima Moralia Requires Understanding Of Marx
二十世纪欧美哲学的著名贡献通常分为分析哲学和欧陆哲学。分析哲学家经常用形式推理和符号来表达他们的论点，同时关注狭隘的观点。你怎么知道你并不总是用“绿色”来表示愤怒？大陆哲学家提供了更直观的推理，并关注文化等更大的问题。性别是表演性的。我对那些认为划分不明确的人没有异议。我更倾向于分析方面，尽管我试图拒绝逻辑实证主义。有时，当我阅读后现代主义者——另一个定义不明确的术语时——我可以理解，但我没有记住太多。我发现卢卡奇关于具体化的文章很有趣，其中他以卡尔·马克思关于商品拜物教和庸俗政治经济学的著作为基础。我更喜欢福柯的后结构主义，而不是德里达的解构主义。我发现安东尼奥·葛兰西很有洞察力，这对于建立
The 3 Levels Of Thinking And How To Design For Them
思维的 3 个层次以及如何为它们进行设计 — 信息图 了解思维的 3 个层次有助于教学设计师超越内容交付和设计，实现真正的认知影响。这些级别显示了学习者对信息思考的深度，从快速反应到深思熟虑的长期推理。 1. 第一级思维（反应性思维） 第一级思维是[…]《思维的三个层次以及如何为其设计》一文首先出现在电子学习信息图表上。
SpecMD: A Comprehensive Study on Speculative Expert Prefetching
专家混合 (MoE) 模型支持稀疏专家激活，这意味着每次推理期间仅使用模型参数的子集。然而，要将这种稀疏性转化为实际性能，需要专业的缓存机制。以前的工作提出了以硬件为中心的缓存策略，但是这些不同的缓存策略如何相互作用以及不同的硬件规范仍然知之甚少。为了解决这一差距，我们开发了 SpecMD，这是一个标准化框架，用于对各种硬件配置上的临时缓存策略进行基准测试。使用 SpecMD...
在本文中，您将了解如何使用适用于 ML 的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 容量块和 Amazon SageMaker 训练计划来确保短期工作负载的预留 GPU 容量。当您需要短期容量进行负载测试、模型验证、有时限的研讨会或在发布前准备推理能力时，这些解决方案可以解决 GPU 可用性挑战。
Introducing OS Level Actions in Amazon Bedrock AgentCore Browser
我们宣布 AgentCore 浏览器的操作系统级别操作。这项新功能通过 InvokeBrowser API 公开直接操作系统控制，从而解锁了这些场景，因此代理可以与屏幕上可见的内容进行交互，而不仅仅是通过浏览器的 Web 层访问的内容。通过将全桌面屏幕截图与操作系统级别的鼠标和键盘控制相结合，代理可以观察本机 UI，对其进行推理，并在同一会话中对其采取行动。这篇文章将介绍操作系统级别操作的工作原理、支持哪些操作以及如何开始。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 5, May 2026
1) Deep Model Fusion: A Survey 作者：W. Li, Y. Peng, M. Zhang, L. Ding, H. Hu, L. ShenPages: 2008 - 20242) Survey on Efficient Large Language Model:principles, Algorithms, Applications, and Open Issues作者：J. Cheng, H. Kang, Y. Shao, N. Li, P. Chen, R. Wang, S. Long, X. Yang, L. 页数: 2025 - 20453) 基于骨架的动作
