과도하게 집계된 기계 학습 지표를 넘어서야 하는 이유
새로운 연구에서 잘못된 상관관계의 숨은 증거를 발견하며 정확성을 향상시키는 방법을 제시했다.
MIT의 새로운 연구는 AI 모델이 익명화된 환자 건강 데이터를 공개함으로써 피해를 입히지 않도록 테스트될 수 있는 방법을 보여줌.
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MIT 과학자들, 임상 AI 시대의 기억 위험 조사
“가이드된 학습은 ‘훈련 불가’한 신경망이 잠재력을 실현하게 합니다”
CSAIL 연구원들은 다른 신경망의 내재된 편향을 이용해 ‘훈련 불가’한 신경망조차 효과적으로 학습할 수 있다는 것을 발견했습니다. 그들의 가이드 방법을 사용함으로써.
대형 언어 모델 능력 향상을 위한 새로운 방법
MIT-IBM 왓슨 AI 연구소 연구진은 긴 텍스트에서 대형 언어 모델의 상태 추적과 연속적 추론을 개선하는 표현력 있는 아키텍처를 개발했다.
MIT 과학자들, 치료가 어려운 질병을 다루는 분자를 창출할 수 있는 생성 모델 공개
MIT 과학자들이 BoltzGen이라는 AI 모델을 공개했는데, 이 모델은 단백질 결합체를 어떤 생물학적 대상에도 처음부터 생성할 수 있어서 AI의 영역을 생물학을 이해하는 것에서 공학적으로 변화시키고 있다.
친환경 방식으로 강도 높은 3D 프린트
MIT CSAIL 연구원들이 SustainaPrint 시스템을 개발했다. 이 시스템은 친환경 3D 프린트의 가장 약한 부분만 보강하여 더 적은 플라스틱으로 강도를 높일 수 있다.
대칭 데이터로 효율적인 기계 학습 가능하게 하는 새로운 알고리즘
대칭 데이터를 활용한 효율적인 기계 학습을 가능하게 하는 새로운 알고리즘이 개발되었고, 이는 약물 및 소재 발견을 위한 AI 모델을 향상시킬 수 있다.
로봇, 스스로를 알라: 새로운 시각 기반 시스템이 기계에게 몸을 이해하게 가르칩니다
MIT CSAIL 연구원들이 개발한 Neural Jacobian Fields는 다른 센서 없이 단일 카메라에서 로봇을 제어할 수 있도록 학습할 수 있습니다.
AI 모델에게 모르는 것을 가르치기
MIT 연구팀이 Themis AI를 설립하여 AI 모델의 불확실성을 측정하고 지식의 공백을 해결하고 있다.
MIT-포르투갈 프로그램이 제4단계로 진입
MIT-포르투갈 프로그램이 새로운 단계에 진입하며 AI, 나노테크, 기후 등 다양한 분야에서 아이디어와 솔루션 탐구를 지원하며 교육 교환과 기업가 정신을 강조할 예정이다.
“머신러닝 주기율표가 AI 발전을 촉진할 수 있다”
연구자들이 AI 모델을 개선하거나 새로운 모델을 만드는데 도움이 되는 통합 프레임워크를 만들었다.
모든 언어에서 AI 생성 코드의 정확성 향상
MIT에서 개발한 새로운 기술은 특정 프로그래밍 언어나 형식의 규칙을 준수하는 AI 생성 코드를 자동으로 안내하는 기법을 소개했다.
민감한 AI 훈련 데이터를 효율적으로 보호하는 새로운 방법
이 방법은 AI 모델의 정확도를 유지하면서 공격자가 비밀 정보를 추출하지 못하도록 보장한다.
로봇 도우미가 실수를 한다면? 올바른 방향으로 가르쳐줘
새로운 연구로 사람이 로봇의 행동을 실시간으로 수정할 수 있게 되었는데, 이는 다른 사람에게 피드백을 주는 것과 유사하다.