Pantograph 正在开发能够进行自主、长程作业的通用机器人模型。为了克服动作标注数据稀缺的问题,他们开创了一种新方法,通过在 50 万小时互联网规模的视频上进行与动作无关的预训练,来学习目标导向的行为。 研究人员将视频数据视为强化学习轨迹,利用“事后重标记”(hindsight relabeling)技术——即把未来帧作为目标——来训练其旗舰模型 Pan(40 亿参数)。这种方法使模型无需人类定义的奖励即可学习价值函数和策略动态。 该团队以《我的世界》(Minecraft)为测试平台,将 Pan 与 STEVE-1 和 VLA 基线等现有标准进行了对比。结果显示,即使在分布外环境下,Pan 在建筑搭建、导航和战斗等复杂的语义任务中也表现出了卓越的性能。与依赖预定义奖励函数的传统强化学习不同,Pan 只需训练一次,即可在推理阶段实现任意的新颖目标。 该团队认为,这是通向通用机器人技术的一条可扩展路径。他们未来的工作旨在将 Pan 扩展到更广泛的视觉环境(包括现实世界的机器人数据),并整合在线强化学习,以进一步提升性能,从而在多样的物理和数字任务中实现超越人类的能力。
英国的考试委员会和图书馆正越来越多地将乔治·奥威尔的作品从课程中移除,取而代之的是以身份政治为中心的内容。包括西萨·圣塞瓦斯蒂安·赫尔蒂格在内的批评者认为,这种趋势反映了一种“时代错误”的倾向,即以现代道德标准凌驾于历史和文学意义之上。通过用关注作者个人缺陷的作品来取代必要的经典著作,教育机构可能会削弱学生的分析能力。
赫尔蒂格认为,奥威尔的作品比以往任何时候都更加重要,因为它为理解现代政治动态背后的心理驱动因素提供了关键框架。奥威尔关于阶级不安全感和道德腐败如何助长帝国体制的分析,与当代的政治转向不谋而合。如今,随着新自由主义无法提供物质保障,工人阶级日益被右翼民粹主义所吸引,后者利用“他者化”和排斥移民来恢复地位感——这正是奥威尔几十年前就准确识别出的一种模式。
归根结底,本文认为,教育系统通过弃置基于阶级的分析,转而青睐“受害者竞赛”和以身份为中心的理论,正在失去诊断权力体系如何运作的必要工具。保留奥威尔的作品对于理解阶级不安全感如何持续推动现代政治分裂至关重要。
NICHOLAS AIR 已暂停在其机队中安装 Starlink,原因是 SpaceX 突然决定将其航空服务费用翻倍。自 8 月 7 日起,Starlink 将月费从 10,000 美元提高到 20,000 美元,硬件成本从 145,000 美元提高到 200,000 美元,同时还引入了限制性的区域覆盖范围。
NICHOLAS AIR 首席执行官 NJ Correnti 将此次突然涨价称为“商业上的鲁莽”,并将其比作“诱饵式广告”策略。这种缺乏透明度的做法在航空业引起了极大的不满,经纪人表示,由于交易中途价格发生变动,他们与客户之间出现了尴尬的冲突。
尽管一些行业观察家认为,依赖专有硬件时出现这种波动是可以预见的,但 Correnti 已暂停了全机队的安装计划,以重新评估公司的连接策略。他强调,重大的运营投资需要可预测的经济效益和透明的定价,并指出 NICHOLAS AIR 现在必须权衡其对美国制造产品的偏好与 Starlink 新收费结构长期可持续性之间的关系。
Algodeck 是一套由 54 张卡片组成的卡牌,旨在让计算机科学和数学思维模型变得易于理解且充满趣味。它摒弃了冗长晦涩的教材,将复杂的工程概念提炼为图文并茂、易于消化的卡片,从而激发用户的好奇心与自主学习的动力。
作为一名软件工程师,该项目的创作者通过编程——具体而言是使用基于 Python 的绘图工具 Drawbot——来设计这套卡牌。该项目将平面设计视为一套约束与变量的系统,凸显了编程与视觉传达之间意想不到的交集。其美学风格采用简约的红蓝双色调与基础几何图形,以此向二进制逻辑与包豪斯运动致敬。
在人工智能与屏幕学习主导的时代,Algodeck 提供了一种触手可及的替代方案。它既是教育工具也是解题锦囊,鼓励用户远离电子设备,通过物理媒介探索基础概念。归根结底,该项目向人们展示了:无论是通过代码解决信息问题,还是通过设计解决沟通难题,其背后对系统化思维的依赖始终如一。
欢迎访问 algodeck.com 探索这套卡牌。