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麻省理工学院新闻

机器人运动规划的新优化框架

机器人要想走出迷宫并不容易。想象一下,机器试图穿过孩子的游戏室到达厨房,杂物散落在地板上,家具挡住了一些潜在的 […]

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高中生通过学习数字学习材料获得技能

对于现在是德克萨斯州高中生的托马斯·埃萨亚斯(Thomas Esayas)来说,在Covid-19大流行的早期 […]

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生成式人工智能的未来会怎样?

11 月 28 日,在麻省理工学院生成式人工智能周的启动活动“生成式人工智能:塑造未来”研讨会上,主讲人兼 i […]

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新方法使用众包反馈来帮助训练机器人

为了教人工智能代理一项新任务,比如如何打开厨柜,研究人员经常使用强化学习——这是一个试错过程,在这个过程中,智 […]

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搜索算法揭示了近200种新型CRISPR系统

微生物序列数据库包含大量有关酶和其他分子的信息,这些信息可以适用于生物技术。但近年来,这些数据库变得如此之大, […]

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学生在麻省理工学院 Ignite 竞赛中提出生成式 AI 的变革性想法

本学期,麻省理工学院的学生和博士后受邀为首届麻省理工学院 Ignite:生成式人工智能创业大赛提交想法。超过 […]

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合成图像为 AI 训练效率树立了新标杆

数据是新的土壤,在这片肥沃的新土地上,麻省理工学院的研究人员种植的不仅仅是像素。通过使用合成图像来训练机器学习 […]

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该技术使边缘设备上的 AI 能够随着时间的推移不断学习

个性化的深度学习模型可以使人工智能聊天机器人能够适应理解用户的口音,或者使智能键盘能够不断更新,以便根据某人的 […]

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编写代码,解码世界

几年前,麻省理工学院人类学家 Héctor Beltrán ’07 参加了在墨西哥举行的一场活动, […]

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麻省理工学院的工程师正在执行一项发现故障的任务

从车辆防撞到航空公司调度系统再到电网,我们依赖的许多服务都是由计算机管理的。随着这些自治系统的复杂性和普遍性越 […]