Can robots learn from machine dreams?
麻省理工学院 CSAIL 的研究人员使用人工智能生成的图像训练机器狗进行跑酷，而无需现实世界的数据。他们的 LucidSim 系统展示了生成人工智能在创建机器人训练数据方面的潜力。
Four from MIT named 2025 Rhodes Scholars
Yiming Chen ’24、Wilhem Hector、Anushka Nair 和 David Oluigbo 将于明年秋季在牛津大学开始研究生学习。
Graph-based AI model maps the future of innovation
Markus Buehler 教授开发的一种 AI 方法发现了科学与艺术之间的隐藏联系，从而提出了新颖的材料。
A causal theory for studying the cause-and-effect relationships of genes
通过避免昂贵的干预，一种新方法可能会揭示基因调控程序，为有针对性的治疗铺平道路。
A portable light system that can digitize everyday objects
一种新的设计工具使用紫外线和 RGB 光来改变日常物品的颜色和纹理。 该系统可以使表面显示动态图案，例如健康数据和时装设计。
Despite its impressive output, generative AI doesn’t have a coherent understanding of the world
研究人员表明，即使是表现最好的大型语言模型也无法形成真正的世界及其规则模型，因此可能会在类似任务上意外失败。
Empowering systemic racism research at MIT and beyond
麻省理工学院打击系统性种族主义计划的研究人员正在建立一个开放数据存储库，以推进对警务、住房和医疗保健等领域种族不平等的研究。
Artist and designer Es Devlin awarded Eugene McDermott Award in the Arts at MIT
她的作品探索了生物多样性、语言多样性和人工智能创作的集体诗歌，并将于 2025 年春季在麻省理工学院获得 10 万美元奖金、艺术家驻留权和公开演讲。
Nanoscale transistors could enable more efficient electronics
研究人员正在利用量子力学特性来克服硅半导体技术的极限。
MIT Schwarzman College of Computing launches postdoctoral program to advance AI across disciplines
新的 Tayebati 博士后奖学金项目将支持领先的博士后将尖端人工智能应用于科学发现或音乐研究。
A faster, better way to train general-purpose robots
受到大型语言模型的启发，研究人员开发了一种训练技术，可以汇集各种数据来教机器人新技能。
Making it easier to verify an AI model’s responses
通过允许用户清楚地看到大型语言模型引用的数据，此工具加快了手动验证速度，以帮助用户发现 AI 错误。
Combining next-token prediction and video diffusion in computer vision and robotics
一种新方法可以训练神经网络对损坏的数据进行分类，同时预测下一步。它可以为机器人制定灵活的计划，生成高质量的视频，并帮助 AI 代理在数字环境中导航。
Equipping doctors with AI co-pilots
由校友创办的 Ambience Healthcare 可在患者就诊前、就诊期间和就诊后自动为临床医生完成常规任务。
Artificial intelligence meets “blisk” in new DARPA-funded collaboration
多所大学合作团队将为下一代涡轮机械寻找新的 AI 增强设计工具和高通量测试方法。
Modeling relationships to solve complex problems efficiently
副教授 Julian Shun 开发了用于大规模图形处理的高性能算法和框架。
