운영 연구 전문가인 디미트리스 베르치마스가 연례 킬리안 강연에서 자신의 연구 과거와 미래를 조명했습니다.

연구진은 유휴 컴퓨팅 시간을 활용하여 모델 교육 속도를 두 배로 높일 수 있으며 정확도를 유지할 수 있다.

MIT의 연구에서 AI 모델이 영어 능력이 낮거나 교육 수준이 낮은, 미국 이외 지역 출신 사용자들에게 성능이 떨어진다는 사실을 발견했다.

MIT에서 개발된 새로운 방법은 대형 언어 모델의 취약점을 찾아내고 안전성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MIT 스포츠 연구소 연구진은 인공지능 기술을 적용하여 피겨 스케이터들이 개선되도록 돕고 있으며, 인간이 다섯 번 회전하는 점프를 할 수 있는지에 대한 의견을 제시하고 있다.

온라인 순위 플랫폼을 결정하는 대중의 데이터 중 작은 부분만 제거해도 결과가 크게 변할 수 있다.

CSAIL 연구원들은 다른 신경망의 내재된 편향을 이용해 ‘훈련 불가’한 신경망조차 효과적으로 학습할 수 있다는 것을 발견했습니다. 그들의 가이드 방법을 사용함으로써.

MIT-IBM 왓슨 AI 연구소 연구진은 긴 텍스트에서 대형 언어 모델의 상태 추적과 연속적 추론을 개선하는 표현력 있는 아키텍처를 개발했다.

경제학, 공중보건 등 여러 분야의 과학자들이 실험 결과를 믿을 만한지 이해하는 데 도움이 되는 기술.

쥐와 올코기 뇌에서 중요한 세포 유형의 다양성을 차트로 기록한 새로운 지도가 소개되었습니다.

MIT의 AquaCulture Shock 프로그램은 MIT-스칸디나비아 MISTI와 협력하여 해양 양식 분야의 AI와 자율 주행 기술에 대한 국제 인턴십을 제공한다.

연구자들은 대형 언어 모델이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연결하는 것을 학습할 수 있으며, 추론 대신 이러한 패턴을 반복할 수 있다고 발견했다.

MIT 박사과정 학생이자 CSAIL 연구원인 Justin Kay는 AI와 컴퓨터 비전 시스템을 결합하여 우리 행성을 지원하는 생태계를 모니터링하는 작업에 대해 설명합니다.

MIT-IBM 왓슨 AI 연구소가 미래를 위해 AI-사회기술 시스템을 구축하는 방법에 대해 소개합니다.

새로운 장면에서 독특한 항목을 더 잘 식별할 수 있도록 비전-언어 모델을 이 기술로 훈련시킨다.

MIT 조교수이자 J-WAFS 연구원인 알리 아우아드는 알고리즘이 글로벌 남반구의 식품 지원 정책을 변화시킬 수 있다고 말했다.

MIT CSAIL에서 개발한 새 도구는 실제 세계 물체 모델과 상호작용하는 가상 주방과 거실을 만들어 로봇의 훈련 데이터 양을 확장시킴.

MIT 수학 학과 연구자 David Roe와 Andrew Sutherland은 자동 정리 증명을 발전시키기 위해 노력하며, 4명의 MIT 동문도 수상하였다.

MIT-IBM 왓슨 AI 연구소 연구진들이 동일한 패밀리의 작은 모델을 기반으로 대형 언어 모델이 어떻게 성능을 발휘할지 추정하는 범용 가이드를 개발했다.

합성 데이터는 비용 절감부터 개인정보 보호까지 혜택을 제공하지만, 한계를 고려하여 신중한 계획과 평가가 필요하다고 Kalyan Veeramachaneni가 말했습니다.

Caroline Uhler 교수는 Schmidt Center에서의 연구, 수학의 어려운 문제, 생물학의 복잡한 상호작용을 이해하기 위한 지속적인 노력에 대해 논의합니다.

MIT 연구진은 VaxSeer를 사용하여 바이러스 진화와 항원성을 예측하는 기계 학습을 활용해 백신 선정을 더 정확하고 추측에 의존을 줄이는 것을 목표로 함.

새로운 연구 결과, 기후 데이터의 자연 변동성으로 인해 인공지능 모델이 지역 온도와 강수량을 예측하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

MIT 동문이 공동 창업한 Cloudian의 저장 시스템은 기업이 대규모로 데이터를 제공하는 AI 모델과 에이전트를 지원하고 있다.

대칭 데이터를 활용한 효율적인 기계 학습을 가능하게 하는 새로운 알고리즘이 개발되었고, 이는 약물 및 소재 발견을 위한 AI 모델을 향상시킬 수 있다.

언어 모델은 순차적 추적이 아닌 똑똑한 산술을 사용하여 변화하는 상황을 따라갑니다. 이러한 접근 방법을 제어함으로써 엔지니어들은 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

연구진은 대규모 언어 모델을 전략 계획이나 프로세스 최적화와 같은 어려운 작업에 보다 적응 가능하게 만드는 방법을 개발했다.

MIT의 17.831 과목(Data and Politics)에서 학생들은 정치 결과에 대한 분석, 시각화, 연구 지원 통찰력의 힘을 소개받는다.

MIT 해양 보조금의 LOBSTgER 연구 프로젝트는 생성적 인공지능이 현장 기반 사진 데이터를 기반으로 과학적 이야기를 확장하는 방법을 탐구하고 있다.

연구진이 새로운 연구에서 LLMs의 편향 유형의 원인을 발견하여, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 위한 길을 열었다.

MIT 고급 차량 기술 consrotium은 운전자들이 점점 더 정교한 자동차 기능에 어떻게 반응하고 사용하는지에 대한 이해를 향상시키는 데이터를 개발하는 것에 10년을 기념한다.

MIT 윤리 컴퓨팅 연구 심포지엄은 기술, 윤리, 사회적 책임이 교차하는 프로젝트를 선보인다.

무슈터 다렐 교수의 새 책은 데이터 과학의 공통 필요성을 통해 많은 전문 분야를 통합하는 독특한 횡단학제 센터의 창설을 소개한다.

MIT 연구팀이 Themis AI를 설립하여 AI 모델의 불확실성을 측정하고 지식의 공백을 해결하고 있다.

Leo Anthony Celi는 건강 관리를 위한 AI 모델을 개발하는 과정에서 편향을 식별하고 해결하는 데 더 많은 초점이 필요하다고 말했다.

박사과정 학생 Sarah Alnegheimish은 기계 학습 시스템을 접근 가능하게 만들고 싶어합니다.

MIT 연구팀이 개발한 새로운 기계 학습 모델은 음성과 영상 데이터를 연결시키며, 이는 언젠가는 로봇이 현실 세계에서 상호작용하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.

연구진들은 항공 교통 일정이나 자율 주행 차량과 같은 영역에서 자동화가 현실 세계와 만나면서 발생하는 고장을 예측하기 위한 알고리즘을 개발 중이다.

Sendhil Mullainathan은 행동경제학과 기계학습 분야의 연구에 독특한 시각을 제공하고 있다.

MIT의 Dimitris Bertsimas 교수가 공동 저술한 새 책은 건강 관리 분야에서 분석이 의사결정과 결과에 미치는 영향을 탐구한다.

IntersectionZoo는 실제 도로 교통 문제를 활용하여 깊은 강화 학습 알고리즘의 진전을 테스트하는 벤치마킹 도구이다.

MIT의 연구진이 신규 유형의 “상태-공간 모델”을 개발했는데, 이는 조화진동자의 원리를 활용했다. 이 모델은 뇌의 신경 역학에서 영감을 받아 개발되었으며, 인공지능 및 머신러닝 분야에 혁신을 가져올 것으로 예상된다.

이 방법은 AI 모델의 정확도를 유지하면서 공격자가 비밀 정보를 추출하지 못하도록 보장한다.

사용자들이 특정한 특성을 가진 새로운 분자를 요청하면, 새로운 방법을 통해 그 분자를 합성하는 방법에 대한 상세한 설명을 받을 수 있는 기술이 개발되었습니다.

Vana는 MIT 수업 프로젝트에서 시작된 분산 네트워크에 100만 명 이상의 사람들이 데이터를 기여하고 있으며, 사용자들은 자신의 데이터로 훈련된 AI 모델의 일부를 소유할 수 있다.

MIT의 BioMicro Center 소속인 Stuart Levine은 부서 연구원들을 시스템 생물학의 최전선에 두고 있습니다.

최근 연구에 따르면 대형 언어 모델은 기본 의미에 기반하여 다양한 데이터 유형을 표현하고 주요 언어로 데이터를 다루며 추론한다.

MIT 연구진은 날씨 예측이나 대기 오염 지도 작성과 같은 공간적 요소를 갖는 예측을 평가하기 위한 새로운 접근 방식을 개발했다.

사라 비리 조교수는 인공지능을 활용하여 태평양 북서부의 이주하는 연어 모니터링을 개선하고 있다.

두 가지 유형의 데이터 중복을 활용하는 코드를 자동으로 생성함으로써 대역폭, 메모리 및 계산을 절약하는 시스템.

데이터 센터에 전기를 공급하는 것은 전력 그리드에 스트레스를 주고, 소비자에게 가격을 인상시키며, 깨끗한 에너지로의 전환을 늦추고 있다.

강력한 generative AI 모델의 신속한 개발과 배포는 전력 수요와 수소 소비 증가와 같은 환경적 영향을 야기한다.

100건 이상의 수술에서 얻은 생리학적 데이터를 기반으로 한 새로운 통계 모델은 몸이 무의식적으로 통증을 인지하는 정확한 척도를 제공하여 수술 통증 관리를 개선할 수 있다.

NeuroTrALE 소프트웨어 도구는 대량의 뇌 이미징 데이터를 빠르고 효율적으로 반 자동으로 처리하는 데 도움을 준다.