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多个AI的协作有助于大型语言模型的推理和事实准确性

研究人员使用多个AI模型进行协作、辩论和改进他们的推理能力，以提高LLMs的性能，同时增加问责和事实准确性

麻省理工学院学者获得种子资助来探索生成式人工智能的社会影响

“这27位决赛选手代表麻省理工学院的每个学院，将探索技术对民主、教育、可持续发展、通信等方面的影响”

如何借鉴考古学方法来改善AI中的偏见数据，以提高医学水平

虽然计算机科学家可能最初将数据偏差和错误视为一种麻烦，但研究人员认为它是反映社会价值观的一个隐藏的宝库

AI模型加速高分辨率计算机视觉

该系统可以提高视频流媒体中的图像质量，或者帮助自动驾驶车辆实时识别道路隐患

如何帮助高中生为人工智能的崛起做好准备

一个为期一周的夏季计划旨在培养对健康领域的机器学习方法有更深入理解的好奇年轻人

AI帮助机器人用全身来操作物体

通过一种新的技术，机器人可以高效地运用不仅仅是其指尖来推断移动物体

AI模型功能强大，但它们是否符合生物学原理?

一项将神经科学与机器学习相结合的新研究为人脑中星形胶质细胞的潜在作用提供了新的见解

使用人工智能来防止人工智能图像篡改

“PhotoGuard”，由MIT CSAIL研究人员开发，可以防止未经授权的图像篡改，在先进生成模型时代保护真实性

研究人员教导AI撰写更好的图表标题

一个新的数据集可以帮助科学家开发自动系统，为在线图表生成更丰富、更具描述性的标题

AI课程的日子迎来了时刻

麻省理工学院 RAISE 免费 K-12 课程的全球参与人数在第二年翻了一番以上

麻省理工学院柱状人工智能集体宣布首批种子资助获得者

六个从事人工智能、数据科学和机器学习研究的团队获得了资金支持，以开展具有潜在商业应用价值的项目

展望计算机的未来

麻省理工学院的学生在“计算机社会与伦理责任”竞赛中分享了他们对计算机技术进步如何改变社会的想法、愿景和抱负

定义新技术中的公共利益

新的在线期刊旨在汇集麻省理工学院社区，讨论设计、实施和评估技术的个人社会责任

新模型提供了加快药物研发的方法

通过将语言模型应用于蛋白质药物相互作用，研究人员可以快速筛选大量潜在的药物化合物库

将计算机的社会和伦理责任置于前沿

首届SERC研讨会召集了来自多个学科的专家，探讨了计算机在社会的许多方面广泛应用所带来的挑战和机遇

将人类与人工智能融合在结构设计中

一个寻求人类专家反馈的过程比单独运行的自动化系统更有效地进行优化

大型语言模型存在偏见逻辑能帮助拯救它们吗？

MIT的研究人员训练了具备逻辑意识的语言模型，以减少有害的刻板印象，如性别和种族偏见

新方法加速了大型数据库中的数据检索

研究人员利用机器学习构建了更快、更高效的哈希函数，这是数据库的关键组成部分

太空中详细的图像提供了植物干旱影响的更清晰画面

J-WAFS研究人员正在利用遥感观测来构建高分辨率系统，以监测干旱情况

MIT CSAIL研究人员讨论生成式人工智能的前沿

专家聚集在一起，探究人工智能生成的代码、语言和图像，以及其能力、限制和未来影响