أعلنت نينتندو وليغو عن مجموعة جديدة مستوحاة من لعبة الفيديو الكلاسيكية 'أسطورة زيلدا: أوكارينا الزمن.' تم الإعلان عن هذا في 11 نوفمبر 2025، وهو أمر مهم لأنه يسلط الضوء على التعاون المستمر بين علامتين تجاريتين أيقونيتين ويستحضر الحنين لدى عشاق اللعبة المحبوبة.

Nintendo y Lego han presentado un nuevo set basado en el clásico videojuego 'Legend of Zelda: Ocarina of Time.' Este anuncio, realizado el 11 de noviembre de 2025, es significativo ya que destaca la colaboración continua entre dos marcas icónicas y apela a la nostalgia de los fans del querido juego.

Nintendo et Lego ont annoncé un nouveau set basé sur le jeu vidéo classique 'Legend of Zelda: Ocarina of Time.' Cette annonce, faite le 11 novembre 2025, est significative car elle met en lumière la collaboration continue entre deux marques emblématiques et fait appel à la nostalgie des fans du jeu bien-aimé.

Nintendo and Lego have teased a new set based on the classic video game 'Legend of Zelda: Ocarina of Time.' This announcement, made on November 11, 2025, is significant as it highlights the ongoing collaboration between two iconic brands and taps into the nostalgia of fans of the beloved game.

Nintendo and Lego tease a Legend of Zelda: Ocarina of Time set

Here's everything you need to know about the latest smart ring by Oura, based on a wearable expert's real-world usage.

Is the $500 Oura Ring 4 Ceramic worth it? I wore one for a month, and here's my advice

Samsung's QN90F QLED delivers great streaming and gaming performance, making it a strong holiday value.

Why I recommend this Samsung QLED TV over pricier OLED models in 2025 - and don't regret it

<h1>
 
 
 AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace
</h1>

Imagine your AI model accidentally learned something it shouldn't have – sensitive customer data, for example. Current methods for deleting this information often require retraining the entire model, an expensive and time-consuming process. What if we could surgically remove that knowledge without starting from scratch?

The key lies in a novel approach: creating artificial "forgetting cues." We're teaching the model to unlearn specific data patterns by exposing it to carefully crafted synthetic examples. These examples are designed to strongly contradict the information we want the model to forget, effectively overwriting the problematic associations in its memory. This works even if you don’t have access to the original data you need to erase.

Think of it like this: you're trying to forget a bad song stuck in your head. Instead of trying to actively suppress it (which rarely works), you blast an even more catchy song. The new song overwrites the old one, effectively erasing it from your mental playlist.

Benefits of Selective Forgetting:

<ul>
<li> Enhanced Data Privacy: Remove sensitive data without compromising the overall model's performance.</li>
<li> Reduced Retraining Costs: Avoid full model retraining, saving significant time and resources.</li>
<li> Improved Model Security: Eliminate vulnerabilities introduced by unintentionally learned patterns.</li>
<li> Adaptable Learning: Enables continuous refinement of AI models based on evolving data landscapes.</li>
<li> Compliance Ready: Supports compliance with data privacy regulations like GDPR.</li>
<li> Scalable Solutions: Works efficiently even with limited access to training data.</li>
</ul>

Practical Tip: One challenge is ensuring the synthetic data accurately targets the information you want to remove without negatively impacting the model's ability to generalize. Rigorous testing and validation with holdout datasets are crucial.

The promise of AI that can truly 'forget' opens exciting possibilities for responsible AI development. By enabling precise data deletion, we pave the way for more secure, compliant, and adaptable machine learning systems. Imagine AI models that can adapt to changing ethical guidelines or quickly unlearn incorrect information, all without massive retraining efforts. This is a crucial step towards trustworthy and responsible AI that respects data privacy and aligns with societal values. Future exploration could include extending this to different data modalities and model architectures.

Related Keywords: machine unlearning, data privacy, few-shot learning, zero-shot learning, synthetic data, model editing, catastrophic forgetting, incremental learning, continual learning, deep learning, neural networks, data security, algorithmic fairness, responsible ai, ethical ai, federated unlearning, privacy-preserving ai, model retraining, AI governance, data deletion, GDPR compliance

يتناول المقال نهجًا جديدًا لمعالجة مشكلة نسيان الذكاء الاصطناعي، حيث قد تحتفظ نماذج الذكاء الاصطناعي عن غير قصد بمعلومات حساسة. تتطلب الطرق التقليدية لحذف هذه البيانات غالبًا إعادة تدريب كاملة للنموذج، وهو ما يعد مكلفًا ويستغرق وقتًا. تتضمن التقنية الجديدة إنشاء 'إشارات نسيان' اصطناعية تساعد النموذج على نسيان أنماط بيانات معينة من خلال تعريضه لأمثلة صناعية تتناقض مع المعلومات غير المرغوب فيها، مما يسمح بإزالة المعرفة المستهدفة دون الحاجة للوصول إلى البيانات الأصلية.

El artículo aborda un nuevo enfoque para tratar el problema de la amnesia de la IA, donde los modelos de IA pueden retener inadvertidamente información sensible. Los métodos tradicionales para eliminar estos datos a menudo requieren un reentrenamiento completo del modelo, lo que es costoso y lleva tiempo. La nueva técnica implica crear 'señales de olvido' artificiales que ayudan al modelo a desaprender patrones de datos específicos al exponerlo a ejemplos sintéticos que contradicen la información no deseada, permitiendo así la eliminación selectiva de conocimientos sin necesidad de acceder a l…

L'article traite d'une nouvelle approche pour résoudre le problème de l'amnésie de l'IA, où les modèles d'IA peuvent involontairement conserver des informations sensibles. Les méthodes traditionnelles pour supprimer ces données nécessitent souvent un réentraînement complet du modèle, ce qui est coûteux et long. La nouvelle technique consiste à créer des 'cues d'oubli' artificiels qui aident le modèle à désapprendre des schémas de données spécifiques en lui présentant des exemples synthétiques qui contredisent les informations indésirables, permettant ainsi une suppression ciblée des connaissan…

The article discusses a novel approach to address the issue of AI amnesia, where AI models may inadvertently retain sensitive information. Traditional methods for deleting such data often require complete retraining of the model, which is costly and time-consuming. The new technique involves creating artificial 'forgetting cues' that help the model unlearn specific data patterns by presenting it with synthetic examples that contradict the unwanted information, allowing for targeted knowledge removal without needing access to the original data.

AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace

Baseus' Enercore CG11 travel adapter is one of the better designed ones I've tested, although its best feature isn't immediately apparent.

Traveling soon? Why this one charger is the only one you'll ever need to pack

Turning materials like wood chips, crop residues and municipal solid waste into fuels and chemicals is important for our country's energy independence.

طور الباحثون نماذج حاسوبية متقدمة تهدف إلى تحسين التنبؤات لعمليات طحن الكتلة الحيوية. تركز هذه الابتكارات على تحويل مواد مثل رقائق الخشب، بقايا المحاصيل، والنفايات الصلبة البلدية إلى وقود ومواد كيميائية قيمة، وهو أمر مهم لتعزيز استقلالية الطاقة في البلاد. من المتوقع أن تعمل النماذج على تحسين كفاءة معالجة الكتلة الحيوية، مما يساهم في حلول الطاقة المستدامة.

Investigadores han desarrollado modelos informáticos avanzados destinados a mejorar las predicciones para los procesos de molienda de biomasa. Esta innovación se centra en convertir materiales como astillas de madera, residuos de cultivos y residuos sólidos municipales en combustibles y productos químicos valiosos, lo que es crucial para mejorar la independencia energética del país. Se espera que los modelos optimicen la eficiencia del procesamiento de biomasa, contribuyendo así a soluciones energéticas sostenibles.

Des chercheurs ont développé des modèles informatiques avancés visant à améliorer les prévisions pour les processus de broyage de la biomasse. Cette innovation se concentre sur la conversion de matériaux tels que les copeaux de bois, les résidus de culture et les déchets solides municipaux en combustibles et produits chimiques précieux, ce qui est crucial pour renforcer l'indépendance énergétique du pays. Les modèles devraient optimiser l'efficacité du traitement de la biomasse, contribuant ainsi à des solutions énergétiques durables.

Researchers have developed advanced computer models aimed at improving predictions for biomass milling processes. This innovation focuses on converting materials such as wood chips, crop residues, and municipal solid waste into valuable fuels and chemicals, which is crucial for enhancing energy independence in the country. The models are expected to optimize the efficiency of biomass processing, thereby contributing to sustainable energy solutions.

Researchers develop computer models for better biomass milling predictions

The most interesting aspect of the latest Even Realities glasses may be their limitations.

I've tried several AI smart glasses (including Meta Ray-Bans) in 2025 - these are the most comfortable

arXiv:2511.05394v2 Announce Type: replace 
Abstract: We present an AI-assisted Augmented Reality assembly workflow that uses deep learning-based object recognition to identify different assembly components and display step-by-step instructions. For each assembly step, the system displays a bounding box around the corresponding components in the physical space, and where the component should be placed. By connecting assembly instructions with the real-time location of relevant components, the system eliminates the need for manual searching, sorting, or labeling of different components before each assembly. To demonstrate the feasibility of using object recognition for AR-assisted assembly, we highlight a case study involving the assembly of LEGO sculptures.

تم تطوير سير عمل تجميع مدعوم بالواقع المعزز (AR) يستخدم التعرف على الكائنات القائم على التعلم العميق لتحديد مكونات التجميع وتقديم تعليمات خطوة بخطوة. يعرض النظام صناديق حدود حول المكونات في الوقت الفعلي، مشيرًا إلى مكان وضعها، مما يلغي الحاجة إلى البحث أو الفرز اليدوي. توضح دراسة حالة تتعلق بتجميع تماثيل LEGO جدوى النظام وفعاليته في تحسين عملية التجميع.

Se ha desarrollado un flujo de trabajo de ensamblaje asistido por Realidad Aumentada (RA) que utiliza el reconocimiento de objetos basado en aprendizaje profundo para identificar componentes de ensamblaje y proporcionar instrucciones paso a paso. El sistema muestra cuadros delimitadores alrededor de los componentes en tiempo real, indicando su colocación, eliminando así la necesidad de búsqueda o clasificación manual. Un estudio de caso que involucra el ensamblaje de esculturas de LEGO demuestra la viabilidad y efectividad del sistema para mejorar el proceso de ensamblaje.

Un flux de travail d'assemblage assisté par la réalité augmentée (RA) a été développé, utilisant la reconnaissance d'objets basée sur l'apprentissage profond pour identifier les composants d'assemblage et fournir des instructions étape par étape. Le système affiche des boîtes de délimitation autour des composants en temps réel, indiquant leur placement, éliminant ainsi le besoin de recherche ou de tri manuel. Une étude de cas impliquant l'assemblage de sculptures LEGO démontre la faisabilité et l'efficacité du système dans l'amélioration du processus d'assemblage.

An AI-assisted Augmented Reality (AR) assembly workflow has been developed, utilizing deep learning-based object recognition to identify assembly components and provide step-by-step instructions. The system displays bounding boxes around components in real-time, indicating their placement, thus eliminating the need for manual searching or sorting. A case study involving the assembly of LEGO sculptures demonstrates the system's feasibility and effectiveness in enhancing the assembly process.

AI Assisted AR Assembly: Object Recognition and Computer Vision for Augmented Reality Assisted Assembly

سيشهد يوم الجمعة السوداء لعام 2025 مبيعات كبيرة في التكنولوجيا من شركات كبرى مثل أمازون وآبل وليغو ونينجا. من المتوقع أن يقدم هذا الحدث، الذي سيقام في 15 نوفمبر 2025، بعضًا من أفضل العروض في مجال التكنولوجيا، مما يجذب المستهلكين الذين يبحثون عن خصومات على المنتجات الشهيرة. مع اقتراب موسم التسوق، تستعد هذه الشركات لعرض أحدث عروضها وترويجاتها لتعظيم المبيعات خلال هذه الفترة ذات الحركة العالية.

El Black Friday de 2025 contará con importantes ventas de tecnología de empresas como Amazon, Apple, Lego y Ninja. Este evento, que se llevará a cabo el 15 de noviembre de 2025, se espera que ofrezca algunas de las mejores ofertas en tecnología, atrayendo a consumidores que buscan descuentos en productos populares. A medida que se acerca la temporada de compras, estas empresas se están preparando para mostrar sus últimas ofertas y promociones para maximizar las ventas durante este período de alto tráfico comercial.

Le Black Friday 2025 sera marqué par d'importantes ventes de technologie de la part de grandes entreprises telles qu'Amazon, Apple, Lego et Ninja. L'événement, qui se déroulera le 15 novembre 2025, devrait offrir certaines des meilleures offres en matière de technologie, attirant les consommateurs à la recherche de réductions sur des produits populaires. À l'approche de la saison des achats, ces entreprises se préparent à présenter leurs dernières offres et promotions pour maximiser les ventes pendant cette période de forte affluence commerciale.

Black Friday 2025 is set to feature significant tech sales from major companies including Amazon, Apple, Lego, and Ninja. The event, occurring on November 15, 2025, is anticipated to offer some of the best deals in technology, attracting consumers looking for discounts on popular products. As the shopping season approaches, these companies are preparing to showcase their latest offerings and promotions to maximize sales during this high-traffic retail period.

Nintendo and Lego tease a Legend of Zelda: Ocarina of Time set

Was this article worth reading? Share it