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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

“AI试点项目旨在减少麻省理工学院校园的能源消耗和排放量”

“一个跨部门的团队正在领导利用机器学习提高麻省理工学院建筑物的供暖和制冷效率的努力”

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

SMART成立研究小组，推进人工智能、自动化和未来工作的发展

人、手和机器(M3S)将为成功的人机合作设计技术、培训计划和机构

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

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

“AI模型可以帮助确定患者的癌症起源”

“来自OncoNPC模型的预测可以帮助医生选择针对难以治疗的肿瘤的靶向治疗”

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

当计算机视觉更像大脑时，它看起来更像人类看待事物

用来自真实大脑的数据训练人工神经网络可以使计算机视觉更加稳健

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

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