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自1999年任教于麻省理工学院的大卫·奥特尔被任命为经济学系主任，将于7月1日生效。奥特是人工智能与未来工作领域的领先研究者，他的研究聚焦于技术变革和全球化对劳动力市场的影响。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员提出了一种名为“掩蔽逆强化学习”（Masked IRL）的新方法，利用两个大语言模型自动澄清用户的模糊指令，并过滤无关信息，从而减少机器人学习新任务所需的人工演示数据量。该方法在仿真和真实机器人实验中表现出色，能更准确地理解用户未明确表达的偏好，并安全地执行任务。

麻省理工学院和微软的研究人员开发了一种名为 Murakkab 的系统，用于优化 AI 代理工作流的设计和部署。该系统让开发者用自然语言描述意图，自动选择最佳模型、工具和硬件配置，并动态调整以满足用户对速度或成本的要求。测试显示，与传统方法相比，Murakkab 仅需约35%的计算资源、27%的能耗和不到25%的成本，同时保持性能。

麻省理工学院举办的“AI与社会论坛”上，多位专家探讨了人工智能对就业和民主的影响。经济学家David Autor挑战了AI将消灭工作的普遍观点，而其他专家则讨论了AI在工作场所的协作潜力、对民主过程的威胁以及积极的用例。

麻省理工学院研究人员结合高效算法与专用硬件，开发出一款低功耗芯片，使微型无人机等设备仅用约6毫瓦功耗即可实时构建3D地图并规划安全路径。

MIT研究人员开发了一种基于机器学习的建模方法，通过优化训练数据集来捕捉化学无序材料中的原子环境多样性，从而更准确地预测金属合金的性质，并有望加速新材料的设计。

《波士顿环球报》2026年“科技强人”榜单中，八位MIT成员入选。文章探讨了MIT在人工智能、创业、能源和量子技术等领域的领导力，强调马萨诸塞州在科技创新中的核心地位。

研究人员表明，对于某些类型的博弈，一类被忽视的算法性能远超预期。

麻省理工学院研究人员开发了一种新的长期记忆框架DAAAM，该框架结合了丰富的对象描述和3D地图，使机器人能够快速形成和回忆详细的空间记忆，并用自然语言回答复杂问题。这项技术的准确性比现有方法高21%至53%，可应用于机器人、增强现实等领域。

麻省理工学院的研究人员对近一个世纪历史的随机效用模型进行了重大升级。他们发现，传统的两两比较方法无法捕捉选择之间的相关性，而通过让人们从三个选项中排序，可以更准确地预测偏好。这项研究对互联网经济、AI模型对齐等领域具有重要意义。

赫兹基金会宣布向三位MIT在读学生及一位即将入学的研究生颁发2026年奖学金。该奖学金提供五年全额学费及津贴，并赋予学者从事前沿研究的自主权。四位获奖者分别来自机械工程、无机化学、计算机科学与人工智能、以及运筹学领域，展示了跨学科创新潜力。

麻省理工学院媒体实验室的一项新研究表明，就像GPS削弱了我们的导航能力一样，依赖人工智能验证新闻会导致用户独自检测虚假信息的能力下降。研究追踪了67名参与者四周，发现使用AI时检测准确率提高21%，但移除AI后，未辅助的准确率下降了15个百分点。研究强调了“AI依赖性悖论”，并建议AI应作为教练而非拐杖，通过苏格拉底式提问促进主动学习。

MIT施瓦茨曼计算机学院的社会与伦理责任计算倡议（SERC）举办了年度研究研讨会，探讨AI如何塑造世界及其社会影响。研讨会涵盖AI对齐、AI教育等主题，强调在快速发展技术中保留人类判断和价值的重要性。

麻省理工学院与佐治亚州立大学宣布PATH计划，通过行业对接课程、实践学习和州立中心，扩大人工智能培训和职业通道，重点关注社区学院转型，打造全国AI人才队伍。

IAIFI进入第二阶段，资金增加，目标更广，社区壮大，处于AI与基础物理前沿。

MIT研究人员利用经典游戏作为测试平台，发现小型AI模型仅需1%的成本就能超越最大型模型。

麻省理工学院媒体艺术与科学教授托德·马乔弗荣获约翰斯·霍普金斯大学皮博迪学院颁发的乔治·皮博迪奖章，这是该学院的最高荣誉。马乔弗因其在参与式歌剧、人工智能和创意技术方面的开创性工作而受到表彰。

MIT和MIT-IBM计算研究实验室的研究人员开发了ChartNet数据集，包含超过一百万张多样化图表，用于训练视觉语言模型。该数据集使小型开源模型在图表理解任务上超越大型商业模型，有望帮助预算有限的小型企业更有效地利用AI。

麻省理工学院与马萨诸塞州宣布计划建立量子系统实验室（QSL），获得州政府2500万美元投资，为全州研究人员提供共享量子工具箱，加速量子研究、创新和增长。

MIT经济学家David Autor领导的一项新研究分析了二战后美国就业数据，发现新技术创造的新工作主要由受过高等教育的年轻人在城市环境中获得。研究还显示，政府需求驱动的创新（如二战期间的制造业扩张）是新型专业工作的重要来源。这为当前AI对就业的影响提供了历史视角，但Autor认为现在判断AI的影响还为时过早。

麻省理工学院副教授Connor Coley将化学与机器学习相结合，加速药物发现，并开发出融入化学直觉的AI模型。

麻省理工学院电气工程与计算机科学系副教授贾斯汀·所罗门被任命为工程学院工程教育副院长，自7月1日起生效。他将专注于推动工程教育的创新，特别是在人工智能整合和体验式学习方面。

MIT硕士生Sunshine Jiang和Rupert Li获得2026年奈特-亨尼斯奖学金。该奖学金资助在斯坦福大学的研究生学习，今年是第九届。Jiang研究 embodied AI 和机器人，Li专注概率、离散几何和组合数学。

麻省理工学院开放学习推出Universal AI，一个在线自定进度的模块化AI教育项目，包含从基础到行业应用的课程，首个课程免费开放。项目借助AI个性化学习助手AskTIM，旨在为全球非技术背景的学习者提供可及的AI教育。

麻省理工学院开放学习推出“普及学习”新计划，旨在通过跨学科思维和AI辅助教学，为全球学习者应对复杂挑战提供教育机会。

麻省理工学院助理教授Gabriele Farina利用博弈论、机器学习和优化技术，研究复杂多智能体场景中的决策基础。他开发了能击败人类顶级玩家的战略游戏AI，并以低成本实现突破。

麻省理工学院大四学生奥莉维亚·霍尼卡特研究语言如何塑造世界观。她主修计算与认知及语言学，探索语言习得、大型语言模型（LLM）与大脑处理信息的差异，并关注教育政策与语言多样性。她的经历包括在南非和苏格兰的MISTI项目，以及计划未来从事法律与政策研究，以改善教育公平。

由Jake Donoghue博士（2019年毕业）和前MIT研究员Jarrett Revels创立的Beacon Biosignals，开发了一款轻量级EEG头带，可在家庭睡眠中监测大脑活动，通过AI分析帮助诊断和治疗神经系统疾病。

MIT校长莎莉·科恩布鲁斯在Slate播客中强调好奇心驱动的科学的重要性，指出基础研究资金紧张对美国科研生态系统的威胁，并探讨了AI教育、国际人才竞争等议题。

MIT、伍斯特理工学院和谷歌的研究人员提出了一种名为WRING的新型去偏技术，能够在不引入或放大其他偏见的情况下，有效减少视觉语言模型中的特定偏见，解决了现有投影去偏方法导致的“打地鼠困境”。