From 4 Weeks to 45 Minutes: Designing a Document Extraction System for 4,700+ PDFs
混合 PyMuPDF + GPT-4 Vision 管道如何取代 8,000 英镑的手动工程工作，以及为什么最新模型不是答案这篇文章《从 4 周到 45 分钟：为 4,700 多个 PDF 设计文档提取系统》首先出现在 Towards Data Science 上。
DenseNet Paper Walkthrough: All Connected
当我们尝试训练一个非常深的神经网络模型时，我们可能遇到的一个问题是梯度消失问题。这本质上是一个问题，即模型在训练过程中权重更新减慢甚至停止，从而导致模型无法改进。当网络非常深时，[...]DenseNet 论文演练：所有连接的帖子首先出现在走向数据科学上。
7 Steps to Mastering Retrieval-Augmented Generation
随着语言模型应用程序的发展，它们越来越多地成为所谓的 RAG 架构之一：学习被认为对于掌握其成功开发至关重要的 7 个关键步骤。
LLMOps in 2026: The 10 Tools Every Team Must Have
在检查这些基本的 2026 LLMOps 工具之前，不要部署其他模型。
10 Open-Source Libraries for Fine-Tuning LLMs
微调大型语言模型 (LLM) 已成为使基础模型适应特定领域任务（例如客户支持、代码生成、法律分析、医疗保健助理和企业副驾驶）的最重要步骤之一。虽然全模型训练仍然昂贵，但开源库现在可以在适度的情况下有效地微调模型......阅读更多»用于微调 LLM 的 10 个开源库首先出现在《大数据分析新闻》上。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 30, Issue 2, April 2025
1) Efficient Meta-Heuristic Approach for the Multiobjective Green p-Hub Center Routing Problem作者：E. M. Ibnoulouafi, T. Aouam, M. Oudani, M. GhoghoPages: 449 - 4632) A Multi-Fidelity Genetic Algorithm for Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks作者：A. R. Moya, S. Ventura 页数: 464 - 4783) 通过分
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 4, April 2026
1) 基于多模态特征和深度学习网络的嗅觉受体与分子相互作用的新方法作者：F. Wang, X. Xie, Y. Xiong, Z. Liu, M. Kong, H. Dong, X. ChenPages: 1506 - 15172) 基于随机锚图聚合的谱嵌入表示作者：J. Zhou, F. Li, C. Gau, W. Ding, W. Pedrycz, G. Lang页面: 1518 - 15323) 基于有向图压缩通信的去中心化在线优化作者: H. Liu, B. Zhang, Z. Yu, D. Yuan, M. Dai页面: 1533 - 15454) 基于高阶累积量的直接高效因果方法
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 4, April 2026
1) 客座社论：模糊大型模型专题：桥接不确定性和创造力作者：H. Yu、Q. Liu、W. Pedrycz、J. Lu 页数：1039 - 10402) FMA-Net：用于细粒度图像识别的模糊相互注意网络作者：H. Huang、J. -H.李，S.-K。 Oh, Z. Fu, J. H. Yoon, W. Pedrycz 页数：1041 - 10523) 通过大型语言模型对权衡总成本和客户满意度 VRP 中的上下文进行建模作者：H. -W.丁，Z.-S。 Chen, Y. Yang, W. DingPages: 1053 - 10634) 通过模糊隶属聚合审计大型语言模型中的部分数据集使用作
这是人工智能的曼哈顿计划吗？ 12 家技术竞争对手联合起来，利用 Anthropic 未发布的 Mythos 模型，抢在对手之前发现了数千个漏洞。
Resource-constrained image generation and visual understanding: an interview with Aniket Roy
在我们与 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者进行的系列采访中，我们采访了 Aniket Roy，了解他对计算机视觉任务生成模型的研究的更多信息。告诉我们一些关于您的博士学位的信息——您在哪里学习，您的研究主题是什么？我[...]
The Critical Role of Software in Automated Pallet-Moving Systems for Cold Storage
将机器人引入仓库生态系统时，选择高性能硬件非常重要。然而，转型的关键在于软件。正确的软件选择可以将您的仓库运营转变为高效、适应性和创新的模式。在本文中，我们探讨了有效软件的关键功能以及为什么正确的软件至关重要 [...]
Real-Time Object Detection on a Raspberry Pi | Viam
通过三个配置步骤从 USB 网络摄像头转到实时边界框。没有模型训练。没有自定义代码。只需从 Viam 注册表中选择一个 ML 模型即可开始。
National Robotics Week — Latest Physical AI Research, Breakthroughs and Resources
在本次国家机器人周上，NVIDIA 重点介绍了将人工智能带入现实世界的突破，以及不断发展的机器人浪潮，这些机器人正在改变从农业、制造业到能源等各行各业。机器人学习、仿真和基础模型的进步正在加速开发，使机器人能够从虚拟训练转向 [...]
Studying Human Attitudes Towards Robots Through Experience
构建下一代机器人以成功集成到我们的家庭、办公室和工厂中不仅仅是解决硬件和软件问题 - 我们还需要了解它们将如何被感知以及它们如何与这些空间中的人们有效地合作。 2025 年夏天，RAI 研究所在 CambridgeSide 购物中心设置了免费的弹出式机器人体验，旨在让人们亲身体验最先进的机器人技术。虽然有关机器人和人工智能的新闻报道很常见，有些过于批评，有些过于乐观，但大多数人并没有遇到过有血有肉（或金属）的机器人。由于没有直接经验，他们的观点很大程度上受到流行文化和社交媒体的影响，这两种媒体都更关注耸人听闻的故事，而不是有关如何有效使用机器人以及技术仍然存在缺陷的准确信息。我们弹出窗口的目标
Video Friday: Digit Learns to Dance—Virtually Overnight
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026：2026年6月1-5日，VIENNARSS 2026：2026年7月13-17日，悉尼多机器人系统暑期学校：2026年7月29日至8月4日，布拉格享受今天的视频！让 Digit 跳舞需要的不仅仅是穿上一些漂亮的鞋子——我们的人工智能团队可以在一夜之间教会 Digit 新的全身控制能力。使用来自动作捕捉、动画和远程操作方法的原始运动数据，Digit 通过模拟到真实的强化训练获得新
The eternal search for the divine gets a digital upgrade
印度的精神景观正在经历数字化转型，信仰将传统与技术融为一体。对人工智能驱动的宗教内容和个性化仪式的搜索量激增，反映出向个性化、按需精神体验的转变。这种演变迎合了现代、碎片化的生活方式，同时也凸显了对现实世界联系和体验不断增长的需求。
IBC study calls for auction reform to boost MSME insolvency resolution
一项新研究建议改变破产中小微企业的救助方式。它提出了一个单一目标拍卖模型来奖励提供最高回收率的投标人。该研究还主张制定资金分配优先规则，承认金融债权人的担保权益。
