Исследователи MIT разработали универсальное руководство по созданию законов масштабирования для языковых моделей, позволяющее оптимизировать многомиллионные бюджеты на обучение ИИ.
MIT создает центр экзафлопсного моделирования экстремальных условий для гиперзвуковых полетов и космических аппаратов при финансировании $17.5 млн от Министерства энергетики США.
Психотерапевты используют ChatGPT для диагностики без ведома пациентов, создавая этические и медицинские риски в отсутствие регуляции.
Популярный курс MIT учит инженеров применять машинное обучение для решения реальных задач проектирования — от велосипедных рам до городских сетей.
Исследователи MIT разработали ИИ-систему FlowER, которая точно предсказывает химические реакции, строго соблюдая законы сохранения массы и энергии.
Синтетические данные составляют более 60% данных для ИИ-приложений. Эксперт MIT объясняет преимущества и риски их использования в машинном обучении.
ИИ-система VaxSeer от MIT предсказывает эволюцию вируса гриппа для точного подбора вакцин, превзойдя рекомендации ВОЗ в 9 из 10 сезонов для штамма A/H3N2.
Исследование MIT показывает, что простые физические модели часто точнее сложных нейросетей в климатических прогнозах, особенно для температурных режимов.
Исследование MIT и Harvard показывает: языковые модели хорошо предсказывают, но не понимают фундаментальные принципы реального мира. Новая метрика измеряет глубину их понимания.
Исследователи MIT использовали ИИ-модель COMET для проектирования липидных наночастиц, ускоряющих доставку РНК-вакцин и терапий. Метод сокращает разработку новых формул с лет до недель.