MIT新闻 - 人工智能领域信息情报检索

MIT新闻致力于向媒体和公众传达学生、教职员工和整个MIT社区的新闻和成就。

3 个问题:如何在线证明人性

3 Questions: How to prove humanity online

人工智能代理可能很快就会与在线人类无法区分。“人格证书”能否保护人们免受数字冒名顶替者的侵害?

新的开源工具有助于解开大脑的纠结

New open-source tool helps to detangle the brain

软件工具 NeuroTrALE 旨在快速高效地半自动处理大量脑成像数据。

随着语言能力的提高,法学硕士对现实的理解也随之发展

LLMs develop their own understanding of reality as their language abilities improve

在受控实验中,麻省理工学院 CSAIL 的研究人员发现 LLM 内部正在深入发展现实模拟,这表明对语言的理解不仅仅是简单的模仿。

麻省理工学院的研究人员使用大型语言模型来标记复杂系统中的问题

MIT researchers use large language models to flag problems in complex systems

该方法可以检测随时间记录的数据中的异常,而无需任何训练。

帮助机器人独立练习技能以适应陌生的环境

Helping robots practice skills independently to adapt to unfamiliar environments

一种新算法可帮助机器人练习清扫和放置物体等技能,从而可能帮助它们提高在家庭、医院和工厂中执行重要任务的能力。

Dimitris Bertsimas 被任命为开放学习副教务长

Dimitris Bertsimas named vice provost for open learning

Bertsimas 凭借在麻省理工学院超过 35 年的经验,将与学院的合作伙伴一起,改变校内和校外的教学和学习方式。

精密家用机器人通过真实到模拟到真实的学习

Precision home robots learn with real-to-sim-to-real

CSAIL 的研究人员介绍了一种新颖的方法,允许机器人在扫描的家庭环境模拟中进行训练,为任何人都可以使用的定制家庭自动化铺平了道路。

方法阻止 AI 模型避免对错误答案过度自信

Method prevents an AI model from being overconfident about wrong answers

“温度计”技术比其他方法更有效,可以帮助人们知道何时应该信任大型语言模型。

研究:使用 AI 分配稀缺资源时,随机化可以提高公平性

Study: When allocating scarce resources with AI, randomization can improve fairness

在基于机器学习模型预测的决策中引入结构化随机化可以解决固有的不确定性,同时保持效率。

麻省理工学院的研究人员推进了人工智能模型的自动可解释性

MIT researchers advance automated interpretability in AI models

MAIA 是一个多模式代理,可以迭代设计实验以更好地理解 AI 系统的各个组件。

质子传导材料可以实现新的绿色能源技术

Proton-conducting materials could enable new green energy technologies

麻省理工学院工程师确定的分析和材料可以带来更节能的燃料电池、电解器、电池或计算设备。

大型语言模型的行为并不像人类,尽管我们可能期望它们会这样做

Large language models don’t behave like people, even though we may expect them to

一项新研究表明,人们对 LLM 的信念在模型的性能中起着重要作用,并且对于模型的部署方式也很重要。

AI 模型可识别可能发展为侵袭性癌症的某些乳腺肿瘤阶段

AI model identifies certain breast tumor stages likely to progress to invasive cancer

该模型可以帮助临床医生评估乳腺癌分期,并最终有助于减少过度治疗。

机器学习揭开高级合金的秘密

Machine learning unlocks secrets to advanced alloys

麻省理工学院的一个团队使用计算机模型来测量金属中的原子模式,这对于设计用于航空航天、生物医学、电子等领域的定制材料至关重要。

AI 方法从根本上加快了材料热性能的预测

AI method radically speeds predictions of materials’ thermal properties

该方法可以帮助工程师设计更高效的能量转换系统和更快的微电子设备,从而减少废热。

如何在部署之前评估通用 AI 模型的可靠性

How to assess a general-purpose AI model’s reliability before it’s deployed

一种新技术使用户能够比较几个大型模型,并选择最适合其任务的模型。

标志着一个里程碑:落成典礼庆祝麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院新大楼落成

Marking a milestone: Dedication ceremony celebrates the new MIT Schwarzman College of Computing building

麻省理工学院社区成员、支持者和嘉宾庆祝新学院总部的开幕。

大型语言模型的推理能力经常被高估

Reasoning skills of large language models are often overestimated

CSAIL 的新研究强调了 LLM 在熟悉的场景中表现出色,但在新场景中却举步维艰,这让人质疑其真正的推理能力与对记忆的依赖。