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#Algorithms

  • Charting the future of AI, from safer answers to faster thinking

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  • Teaching robots to map large environments

    2 Déc
  • 3 Questions: How AI is helping us monitor and support vulnerable ecosystems

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  • A faster problem-solving tool that guarantees feasibility

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  • Creating AI that matters

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  • Method teaches generative AI models to locate personalized objects

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  • Optimizing food subsidies: Applying digital platforms to maximize nutrition

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  • Helping scientists run complex data analyses without writing code

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  • Fighting for the health of the planet with AI

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  • AI maps how a new antibiotic targets gut bacteria

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  • Responding to the climate impact of generative AI

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  • MIT affiliates win AI for Math grants to accelerate mathematical discovery

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  • How to build AI scaling laws for efficient LLM training and budget maximization

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  • Machine-learning tool gives doctors a more detailed 3D picture of fetal health

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  • A new generative AI approach to predicting chemical reactions

    2 Déc
  • 3 Questions: The pros and cons of synthetic data in AI

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  • MIT researchers develop AI tool to improve flu vaccine strain selection

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  • Simpler models can outperform deep learning at climate prediction

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  • Can large language models figure out the real world?

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  • A new way to test how well AI systems classify text

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  • Eco-driving measures could significantly reduce vehicle emissions

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  • Helping data storage keep up with the AI revolution

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  • MIT tool visualizes and edits “physically impossible” objects

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  • New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data

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  • The unique, mathematical shortcuts language models use to predict dynamic scenarios

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  • This “smart coach” helps LLMs switch between text and code

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  • Can AI really code? Study maps the roadblocks to autonomous software engineering

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  • How to more efficiently study complex treatment interactions

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  • Study could lead to LLMs that are better at complex reasoning

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  • Robotic probe quickly measures key properties of new materials

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  • Unpacking the bias of large language models

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  • Bringing meaning into technology deployment

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  • Inroads to personalized AI trip planning

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  • AI-enabled control system helps autonomous drones stay on target in uncertain environments

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  • Teaching AI models what they don’t know

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  • Teaching AI models the broad strokes to sketch more like humans do

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  • An anomaly detection framework anyone can use

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  • AI learns how vision and sound are connected, without human intervention

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  • Learning how to predict rare kinds of failures

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  • The sweet taste of a new idea

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  • New tool evaluates progress in reinforcement learning

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  • Novel AI model inspired by neural dynamics from the brain

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  • Designing a new way to optimize complex coordinated systems

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  • “Periodic table of machine learning” could fuel AI discovery

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  • Making AI-generated code more accurate in any language

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  • A faster way to solve complex planning problems

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  • Training LLMs to self-detoxify their language

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  • New method efficiently safeguards sensitive AI training data

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  • Researchers teach LLMs to solve complex planning challenges

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  • Robotic helper making mistakes? Just nudge it in the right direction

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  • Like human brains, large language models reason about diverse data in a general way

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  • MIT spinout maps the body’s metabolites to uncover the hidden drivers of disease

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  • AI model deciphers the code in proteins that tells them where to go

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