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。

创建通用语言

Creating a common language

新教员 Kaiming He 讨论了 AI 在降低科学领域之间的障碍和促进跨科学学科合作方面的作用。

验证技术可帮助科学家做出更准确的预测

Validation technique could help scientists make more accurate forecasts

麻省理工学院的研究人员开发了一种新方法来评估具有空间维度的预测,例如预测天气或绘制空气污染图。

简化数据收集以改善鲑鱼种群管理

Streamlining data collection for improved salmon population management

助理教授 Sara Beery 正在使用自动化技术来改善对太平洋西北部迁徙鲑鱼的监测。

将 AI 与人类价值观相结合

Aligning AI with human values

“我们既需要确保人类获得 AI 的好处,又需要确保我们不会失去对技术的控制,”高级 Audrey Lorvo 说。

介绍 MIT 生成式 AI 影响联盟

Introducing the MIT Generative AI Impact Consortium

该联盟将召集研究人员和业界共同关注影响。

用户友好的系统可以帮助开发人员构建更高效的模拟和 AI 模型

User-friendly system can help developers build more efficient simulations and AI models

通过自动生成利用两种数据冗余的代码,系统可以节省带宽、内存和计算。

借助生成式 AI,MIT 化学家可以快速计算 3D 基因组结构

With generative AI, MIT chemists quickly calculate 3D genomic structures

一种新方法只需几分钟而不是几天,就可以预测特定 DNA 序列在细胞核中的排列方式。

3 个问题:建模对抗性智能以利用 AI 的安全漏洞

3 Questions: Modeling adversarial intelligence to exploit AI’s security vulnerabilities

麻省理工学院 CSAIL 首席研究科学家 Una-May O'Reilly 讨论了她如何开发代理,在黑客之前揭示 AI 模型的安全漏洞。

MIT 学生的作品重新定义了人机协作

MIT students' works redefine human-AI collaboration

麻省理工学院课程 4.043/4.044(交互智能)的项目在 NeurIPS 上进行了展示,展示了 AI 如何以意想不到的方式改变创造力、教育和互动。

新的训练方法可以帮助 AI 代理在不确定的条件下表现更好

New training approach could help AI agents perform better in uncertain conditions

有时,在与部署环境不同的环境中训练机器人可能会更好。

扩展机器人感知

Expanding robot perception

副教授 Luca Carlone 正在努力让机器人对周围环境有更像人类的意识。

加快清洁能源项目推进的平台

A platform to expedite clean energy projects

由麻省理工学院校友创立的 Station A 让业主购买清洁能源的过程变得简单。

迈向视频生成模型分子世界

Toward video generative models of the molecular world

从模拟中的单个帧开始,新系统使用生成式 AI 来模拟分子的动力学,连接静态分子结构并将模糊图片开发成视频。

为 AI 提供动力的多方面挑战

The multifaceted challenge of powering AI

为耗电大户的数据中心提供电力会给电网带来压力,提高消费者的价格,并减缓向清洁能源的过渡。

解释:生成式 AI 对环境的影响

Explained: Generative AI’s environmental impact

强大的生成式 AI 模型的快速开发和部署会带来环境后果,包括增加电力需求和水消耗。

算法和人工智能让世界更美好

Algorithms and AI for a better world

助理教授 Manish Raghavan 希望计算技术能够帮助解决社会问题。

算法和 AI 让世界更美好

Algorithms and AI for a better world

助理教授 Manish Raghavan 希望计算技术能够帮助解决社会问题。

让艺术世界更加触手可及

Making the art world more accessible

初创公司 NALA 最初是麻省理工学院的一个课堂项目,它直接将艺术品买家与艺术家进行匹配。