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“迎接2023-24年度埃森哲学者奖获得者”

“麻省理工学院和埃森哲产业与技术融合倡议宣布2023-24年的研究生奖学金获得者”

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”

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

增强和提高生产力的人工智能

麻省理工学院Schwarzman计算学院向七个跨学科项目颁发种子资助，探索AI增强管理

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

MIT科学家们构建了一个能够为生物学研究生成AI模型的系统

BioAutoMATED，一个开源的自动化机器学习平台，旨在帮助科研实验室普及人工智能

教育国家安全领导层关于人工智能

麻省理工学院工程学院、施瓦茨曼计算学院和斯隆高级管理教育院的专家们向国家安全领导者们传授人工智能基础知识

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

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

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

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

麻省理工学院教授向国会表示：“我们在人工智能方面处于一个关键转折点”

Aleksander Mądry敦促立法者就企业如何使用人工智能工具提出严格的问题

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

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

研究人员开发出一种准确模拟复杂系统的工具

他们开发的系统消除了模拟中的一种偏见，从而改进了算法，可以提高应用程序的性能

训练机器更像人类学习

研究人员确定了一个属性，帮助计算机视觉模型学习以更稳定、可预测的方式表现视觉世界

研究：人工智能模型无法复制人类对规则违规的判断

研究人员报告称，使用常见的数据收集技术训练的模型比人类更严厉地判断违规行为