社会科学的核心使命，是发现、描述并解释人类社会的运行规律与历史变迁。然而，对未来的好奇与关切几乎与解释同样强烈。 过去，由于数据和模型的约束，社会科学家往往只能在宏观社会趋势上给出谨慎的推断。如今，随着机器学习和人工智能的发展，如何 利用大数据做出准确的社会预测成为了社会科学的前沿议题（陈云松等，2020；Lundberg et al.2022）。 然而，在讨论算法与数据能给社会预测带来多大突破之前，还有一个更基础的问题有待检验：在不倚赖数据的情况下，单凭专业知识和 经验，社会科学家究竟能否对未来的社会变迁做出相对准确的判断？由于专家意见经常用于辅助政策制定，并在公共舆论中发挥影响， 评估他们预测的准确性便显得尤为关键。 针对这一研究问题，The Forecasting Collaborative团队在2022年发表于《自然：人类行为》的文章"Insights into the Accuracy of Social Scientists'Forecasts of Societal Change"中展开了一项实验，得出了非常有意思的结论。 The Forecasting Collaborative是一个专注于评 ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 职位描述 我们正在寻找一位杰出的研究员/科学家，加入我们的前沿探索团队，共同定义和构建下一代自 动驾驶与机器人的"大脑"。您将致力于突破性的具身基座模型 (Embodied Foundation Model) 的 研究，该模型将深度融合视觉-语言-行动 (VLA) 能力，并具备卓越的空间感知与空间推理能 力。 多模态场景理解：融合视觉、语言、雷达等多源信息，实现对动态、开放环境的深刻理解和空间 感知。 复杂语义推理与决策：让模型能够理解模糊、抽象的人类指令，并结合对物理世界的空间推理， 生成安全、合理、可解释的行动序列。 学习与适应机制：深入研究强化学习 (RL)、模仿学习 (IL) 及自监督学习方法，使模型能从海量 数据和与环境的交互中持续学习和进化。 技术愿景与路线图：主导构建可泛化、高效率的具身智能基座模型，为未来1-3年的技术演进提 供核心支撑，并探索其在自动驾驶和通用机器人领域的统一应用潜力。 学术影响力与合作：与全球顶尖高校及研究机构合作，探索表征学习、因果推理、世界模型等长 期议题。在CVPR、 ...

论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.23757v1 对于想入门的同学，建议扎实深度学习和计算机视觉基础，逐步了解自动驾驶各模块。多阅读前沿论文，并通过 开源项目动手实践，熟悉数据处理和模型训练流程。希望能为大家带来启发，期待与大家交流。 数据集pipeline： >>直播和内容获取转到 → 自动驾驶之心知识星球 项目主页：https://github.com/ahydchh/Impromptu-VLA 当前自动驾驶系统在城市和高速公路等结构化环境中取得了显著进展，但面对乡村小路、临时施工区、非标准交 通规则以及恶劣路况等"非结构化场景"时，其鲁棒性和安全性仍面临严峻挑战。现有大规模自动驾驶数据集主要 侧重于常规交通状况 ，导致在这些复杂多变的非结构化环境中缺乏专门的、大规模且精细标注的数据。为了弥 补这一关键空白，清华AIR联合博世中央研究院 提出并构建了 Impromptu VLA 框架，旨在提供一个开放权重和 开放数据的驾驶视觉-语言-动作模型。Impromptu VLA 是一个完全端到端、无中间感知表征的"纯血VLA"系统， 其从驾驶视频片段中直接提取多模态特征，并生成自然语 ...

核心职责包括 前沿算法研究与构建：负责设计和实现领先的具身多模态大模型。您的研究将不仅限于现有的VLA框架，更将 探索如何构建能够理解复杂三维世界、并进行长时序、多步骤任务规划的世界模型 (World Model)。 核心模型能力攻关：主导模型在以下关键能力上的突破： 多模态场景理解：融合视觉、语言、雷达等多源信息，实现对动态、开放环境的深刻理解和空间感知。 职位描述 我们正在寻找一位杰出的研究员/科学家，加入我们的前沿探索团队，共同定义和构建下一代自动驾驶与机器人 的"大脑"。您将致力于突破性的具身基座模型 (Embodied Foundation Model) 的研究，该模型将深度融合视觉-语 言-行动 (VLA) 能力，并具备卓越的空间感知与空间推理能力。 复杂语义推理与决策：让模型能够理解模糊、抽象的人类指令，并结合对物理世界的空间推理，生成安全、合 理、可解释的行动序列。 学习与适应机制：深入研究强化学习 (RL)、模仿学习 (IL) 及自监督学习方法，使模型能从海量数据和与环境的 交互中持续学习和进化。 技术愿景与路线图：主导构建可泛化、高效率的具身智能基座模型，为未来1-3年的技术演进提供核心支 ...

洞见 （ DJ00123987 ） —— 不一样的观点，不一样的故事， 3000 万人订阅的微信大号。点击标题下蓝字 " 洞见 " 关注，我们将为您提供有价值、有意思的 延伸阅读。 作者：yebo 来源：每晚一卷书 （ID: JYXZ89896） 教育不是控制与塑造，而是滋养与唤醒。 ♬ 点上方播放按钮可收听 洞见主播安东尼朗读音频 最近这几天，高考成绩陆续放榜。 千千万万个学子，在十载寒窗苦读之后，终于品尝到了甘甜的果实。 河南开封有个叫代易瓒的姑娘考了724分，数学150分满分。 查分现场，父亲看到成绩后立马尖叫起来，与女儿紧紧相拥，这拥抱中，包含了多少辛酸、感慨、欣喜、激动…… 当我深入研究了上百位680分以上考生的家庭教育背景后，我发现： 辽宁一个叫林汐禹的男生，成绩刚刚公布，他的电话就被打爆了。 北京大学招生组的来电，都差点被他挂掉。 715分，是这个夏天最好的礼物，也是对自己最好的交代。 网友在对这些"天之骄子"表达祝贺的同时，也免不了由衷地感叹，这样优秀的孩子到底是怎么培养出来的？ 能养出学霸的，往往来自这5种家庭。 今年，来自沈阳东北育才学校的一对龙凤胎兄妹火了。 哥哥李和轩与妹妹李和芮，各自 ...

机器之心报道 编辑：杜伟 知名 AI 技术博主、《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又来放福利了！ 今天，他宣布，正值夏季实习和技术面试之际，自己著作《机器学习 Q 与 AI：30 个必备问答》的全部 30 章内容免费开放。他希望能为大家带来帮助，并 祝面试的小伙伴好运。 这本书纸质版（+ 电子版）原价 49.99 美元（约合 358 元），电子版原价 39.9 美元（约合 286 元）。 如今，机器学习和人工智能领域正以前所未有的速度发展。研究人员和从业者常常疲于追赶层出不穷的概念与技术。 本书为你的成长旅途提供了碎片化的知识精华 —— 从机器学习新手到专家，涵盖多个领域的主题。即便是经验丰富的机器学习研究者和从业者，也能从中 发现可纳入自身技能库的新内容 。 评论区有人问，「这本书是用 AI 写的吗？」Sebastian 称当然不是，这样做违背他的个人伦理。有趣的是：这本书的大部分内容写于 2022 年 11 月第一 版 ChatGPT 发布前的几个月，最开始是在 LeanPub 上发布，后来在 2024 年由 No Starch 出版社出版。这本书可能曾是 ChatGPT ...

想知道自动驾驶汽车或语音助手等尖端人工智能系统如何实现其惊人的准确性吗？秘诀在于高质量的数据标注。这一过程确保数据被精确标记和分类，从而 使机器学习 (ML) 模型发挥最佳性能。无论您是人工智能爱好者、商业领袖还是技术远见者，本指南都将带您了解数据标注所需的一切知识 ， 从基础知识 到高级实践。 一 为什么数据标注对于 AI 和 ML 至关重要 想象一下训练一个机器人识别一只猫。如果没有标记数据，机器人看到的只能是像素——一堆毫无意义的杂乱信息。但有了数据标注，这些像素就被赋予了 有意义的标签，例如"耳朵"、"尾巴"或"毛发"。这种结构化的输入使人工智能能够识别模式并做出预测。 关键数据：根据麻省理工学院的数据，80% 的数据科学家将超过 60% 的时间用于准备和注释数据，而不是构建模型。这凸显了 数据标注 作为人工智能基 础的重要性。 二 什么是数据标注 数据标注是指对数据（文本、图像、音频、视频或 3D 点云数据）进行标记的过程，以便机器学习算法能够处理和理解这些数据。为了使 AI 系统能够自主 工作，它们需要大量带标注的数据来进行学习。 它在现实世界的人工智能应用中是如何运作的 在新兴技术和新行业需求的 ...

在中国共产党成立104周年即将到来之际，6月30日，省委常委、市委书记吴桂英走访慰问老党员、困难党 员，向全市广大党员致以节日问候，并为基层党支部党员讲党课。 在雨花区跳马镇三仙岭村党群服务中心，吴桂英与村党总支、村委会成员和基层党员开展座谈，并讲授党 课。 在雨花区跳马镇三仙岭村党群服务中心，吴桂英听取基层深入贯彻中央八项规定精神学习教育、党建引领基 层治理有关情况，与村党总支、村委会成员和基层党员就发挥农村基层党组织战斗堡垒作用和党员先锋模范作 用、抢抓长株潭一体化机遇加快兴绿富民等开展座谈，并讲授党课。 讲党课现场。 6月30日，省委常委、市委书记吴桂英来到党员裴翠英家中慰问。 吴桂英慰问党员钟福盛及家人。 来到老党员裴翠英家中，吴桂英与老人促膝交谈，对其积极向上的生活态度表达敬意，希望她保重好身体， 继续发光发热，要求属地做好关怀帮扶工作，让老党员老有所养、老有所医、老有所乐。在生活困难党员钟福盛 家中，吴桂英关切询问其身体和生活情况，鼓励他坚定信心，保重身体，乐观面对生活，叮嘱有关方面用心用情 排忧解难，让困难党员真切感受到组织温暖。 吴桂英指出，以习近平同志为核心的党中央高度重视加强农村基层党组织 ...

招商局狮子山人工智能实验室 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型可以不再依赖人类调教，真正"自学成才"啦？ 新研究仅通过 RLVR （可验证奖励的强化学习），成功让模型自主进化出 通用的探索、验证与记忆能力 ，让模型学会"自学"！ 当前主流的LLM Agent依然高度依赖于提示词工程、复杂的系统编排、甚至静态规则表，这使得它们在面对复杂任务时难以实现真正的智能 行为演化。 而来自招商局狮子山人工智能实验室的研究团队认为，RLVR范式是智能体（Agent）通往更高通用性和自主性的重要突破口。 于是，他们从两个关键层面出发构建了端到端Agent训练pipeline—— L0系统 ： 智能体架构层面 提出了结构化智能体框架——NB-Agent，在经典"代码即行动" （Code-as-Action） 架构基础上进行扩展，使智能体能够操作记忆/上下 文，从而获得类人类的记忆存储、信息总结与自我反思能力。 学习范式层面 探索了一个核心问题：是否可以仅通过RLVR范式，引导智能体从零开始，学会如何规划、搜索、验证与记忆，最终解决复杂的多轮推理 任务？ L0系统的框架、模型及训练集已 全部开源 ，详细可见文末链接。 ...

Group 1 - The core viewpoint emphasizes the importance of implementing the spirit of the Central Eight Regulations and enhancing the governance capabilities at the grassroots level to better serve the community [1] - Liu Xiaotao conducted an on-site inspection of the comprehensive governance center in Jinting Town, focusing on the optimization of service facilities and the effectiveness of community services [2] - Liu Xiaotao expressed gratitude to retired village medical worker Huang Shouxiang for his contributions to grassroots healthcare and encouraged him to inspire younger party members to serve the community [2] Group 2 - During a meeting in Shigong Village, Liu Xiaotao engaged with grassroots representatives and discussed various suggestions for improving local governance, including the introduction of smart monitoring in key fire areas and enhancing employment attractiveness in Xishan Island [3] - Liu Xiaotao responded to the suggestions made by grassroots representatives, urging relevant departments to thoroughly study and implement these proposals [3] - The city leadership expressed appreciation for the efforts of grassroots workers in contributing to rural revitalization and encouraged them to continue their dedication to community service [3]