Unlocking the hidden power of boiling — for energy, space, and beyond
Matteo Bucci 副教授的研究为一种古老的工艺提供了新的见解，可以提高许多工业系统中的传热效率。
Ecologists find computer vision models’ blind spots in retrieving wildlife images
生物多样性研究人员测试了视觉系统检索相关自然图像的能力。更先进的模型在简单查询上表现良好，但在更多特定于研究的提示上表现不佳。
Startup’s autonomous drones precisely track warehouse inventories
由 Mohammed Kabir ’21 创立的 Corvus Robotics 正在使用能够在 GPS 被拒环境中导航的无人机来加快库存管理。
MIT welcomes Frida Polli as its next visiting innovation scholar
这位神经科学家转型的企业家将由麻省理工学院施瓦茨曼计算学院接待，并专注于推动麻省理工学院行为科学与 AI 的交叉发展。
When MIT’s interdisciplinary NEET program is a perfect fit
大三学生凯蒂·斯皮瓦科夫斯基 (Katie Spivakovsky) 描述了她从新工程教育转型到生物医学研究及其他领域的历程。
MIT researchers introduce Boltz-1, a fully open-source model for predicting biomolecular structures
由于 AlphaFold3 等模型仅限于学术研究，该团队建立了一个等效的替代方案，以更广泛地鼓励创新。
Study reveals AI chatbots can detect race, but racial bias reduces response empathy
麻省理工学院、纽约大学和加州大学洛杉矶分校的研究人员开发了一种方法，帮助评估 GPT-4 等大型语言模型是否足够公平，可以在临床上用于心理健康支持。
Lara Ozkan named 2025 Marshall Scholar
麻省理工学院的这名大四学生将在英国剑桥大学和伦敦帝国理工学院攻读研究生。
MIT affiliates named 2024 Schmidt Futures AI2050 Fellows
麻省理工学院的五名教职员工和另外两名校友被授予奖学金，以推动有益人工智能的研究。
Teaching a robot its limits, to complete open-ended tasks safely
“PRoC3S” 方法通过模拟测试每个步骤帮助法学硕士制定可行的行动计划。这一策略最终可以帮助家用机器人完成更模糊的家务要求。
AI in health should be regulated, but don’t forget about the algorithms, researchers say
在最近的一篇评论中，麻省理工学院、Equality AI 和波士顿大学的团队强调了医疗保健领域对人工智能模型和非人工智能算法的监管存在差距。
Researchers reduce bias in AI models while preserving or improving accuracy
一项新技术可以识别并删除对机器学习模型失败影响最大的训练示例。
Study: Some language reward models exhibit political bias
麻省理工学院建设性沟通中心的研究发现，即使奖励模型是在事实数据上进行训练，也会出现这种影响。
Enabling AI to explain its predictions in plain language
使用 LLM 将机器学习解释转换为可读的叙述可以帮助用户更好地决定何时信任模型。
Daniela Rus wins John Scott Award
麻省理工学院 CSAIL 主任兼 EECS 教授因其机器人研究而共同获得该荣誉，该研究扩展了我们对机器人的理解。
Citation tool offers a new approach to trustworthy AI-generated content
研究人员开发了“ContextCite”，这是一种跟踪 AI 来源归属并检测潜在错误信息的创新方法。
