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UT扩大了对AI准确性和可靠性的研究，以支持科学，技术和劳动力的突破
德克萨斯州奥斯汀 - 位于德克萨斯大学奥斯汀分校的国家科学基金会人工智能研究所将继续进行研究资金，以提高AI模型的准确性和可靠性，并导致新的药物开发和临床诊断的改进。 NSF AI […]邮政邮政基金会基金会的工作扩大了对AI准确性和可靠性的研究，以支持科学，技术和劳动力的突破，首先出现在UT Austin News-德克萨斯大学奥斯汀分校上。
来源:德克萨斯大学德克萨斯州奥斯汀 - 位于德克萨斯大学奥斯汀分校的国家科学基金会人工智能研究所将继续进行研究资金，以提高AI模型的准确性和可靠性，并导致新的药物开发和临床诊断的改进。
NSF AI机器学习基础（IFML）的工作是下一代人工智能的基础，对于开发更准确的AI系统至关重要，从扩散模型的数学到算法到算法，再到改善磁性共振成像（MRI）的速度和准确性的算法，从而提高了磁共振成像的速度（MRI），从而统治了差异性差异性差异化。
NSF AI机器学习基础（IFML）“ UT Austin是一家研究强国，专注于使学生在AI驱动的未来中蓬勃发展，” UT临时执行副总裁兼教务长戴维·范登·布特（David Vanden Bout）在8月1日恢复了自然科学学院的院长。基础机器学习的突破，几乎会影响科学技术的每个领域。”
新的资金将使IFML能够应对与培训和微调大型模型的最佳实践相关的关键挑战，深层网络的鲁棒性和解释性以及跨蛋白质工程（包括蛋白质工程）的领域适应性。它还将使IFML能够支持新的博士后研究员和研究生，并扩大其在劳动力发展方面的努力，从而通过建立UT新推出的新推出的人工智能学位课程，帮助满足对高技能AI劳动力的未来需求。
人工智能科学硕士 NSF-Simons AI宇宙起源研究所