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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 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。
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 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。
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。
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。
MIT ARCLab announces winners of inaugural Prize for AI Innovation in Space
挑战要求团队开发 AI 算法，使用被动收集的数据来跟踪和预测卫星在轨生命模式
“They can see themselves shaping the world they live in”
由麻省理工学院 RAISE 开发的“人工智能日”课程使 K-12 学生能够利用人工智能协作应对本地和全球挑战。
MIT researchers introduce generative AI for databases
这个新工具为人们提供了一种更简单的方法来分析复杂的表格数据。
