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AI 服務暫時不可用，以下為來源摘要，待恢復後補全翻譯：“GeoPT” helps AI models understand the basics of physics so they can simulate how objects respond to things like wind and water more efficiently and accurately.

AI 服務暫時不可用，以下為來源摘要，待恢復後補全翻譯：Study finds non-experts deferred to LLM-based diagnostic assistance, even when it was wrong, while clinicians caught AI errors.

AI 服務暫時不可用，以下為來源摘要，待恢復後補全翻譯：An expert in machine learning, statistics, and computation, Rakhlin succeeds Professor Ankur Moitra.

麻省理工學院CSAIL主任丹妮拉·魯斯因在機器人、人工智慧和自主系統領域的貢獻，獲得2026年巴伐利亞州長高科技獎，這是德國工程科技領域獎金最高的獎項。

今年春季，25名MIT學生和博士後前往華盛頓，與國會工作人員會面，倡導聯邦對科學研究的持續投資。他們共訪問了32個州的62個國會辦公室，討論了科學經費、AI隱私、深海採礦等議題。該專案由MIT科學政策倡議組織，旨在培養下一代科學家參與政策倡導。

PhysioNet平臺25年前成立，基於MIT 1970年代的系統，已成為最全面的生物醫學和臨床資料儲存庫之一。最初的心電圖磁帶郵寄演變為網際網路FTP伺服器，如今託管數百個資料庫，去年超過15,000篇科學論文引用，使用者來自180多個國家。該平臺降低了研究門檻，促進高風險想法實現，並在醫療AI領域發揮基石作用。

伯塞卡斯以其清晰優雅的寫作風格著稱，影響了控制、最佳化、大規模計算及人工智慧等多個領域。

貝利·弗拉尼根是一位跨學科研究者，現任麻省理工學院施瓦茨曼計算機學院、政治學系和電氣工程與電腦科學系的聯合教員。她的研究聚焦於利用計算和數學工具促進民主參與，開發了用於隨機選擇公民大會參與者的演算法，並部署在Panelot.org平臺上。

MIT與多家機構的研究人員開發了一種名為GIFT的自動化框架，能夠幫助視覺語言模型更準確、更高效地生成CAD程式，從而將二維設計轉化為三維模型。該方法透過分析模型自身的錯誤來生成改進資料，大幅降低了計算成本，為快速原型製作和工程設計提供了有力工具。

麻省理工學院媒體實驗室助理教授Pat Pataranutaporn介紹了一種新介面，讓普通使用者能在聊天機器人開口之前窺見其神經網路內部。

MIT教授Devavrat Shah透過研究和創業，致力於設計能夠利用有限計算資源進行即時決策的AI方法。他共同創立的Ikigai Labs開發了基於表格時間序列資料的基礎模型，被Celonis收購後，有望整合到企業流程管理中，實現大規模預測和最佳化。

麻省理工學院的學生利用AI副駕駛設計、建造和測試了噴氣發動機，評估AI在開發高效能航空航天系統中的效用。挑戰表明，雖然AI可以加速設計-建造-測試周期，但人類的工程判斷和經驗仍然至關重要。基礎紮實的團隊表現優於過度依賴AI的團隊。

麻省理工學院和豐田研究所的研究人員開發了“SceneSmith”系統，利用三個AI代理協作生成逼真的3D室內場景，如廚房、酒店和客廳。這些虛擬環境為機器人提供了豐富的訓練資料，幫助它們在模擬中練習日常任務，從而減少真實世界測試的時間和成本。

麻省理工學院和Thorn的研究人員開發了一種審計技術，透過分析模型的內部調整而非生成輸出，來檢測生成式AI模型是否被專門用於生成兒童性虐待材料（CSAM）。該方法在測試中達到100%準確率，具有可擴充套件性，且成本低廉，有望幫助平臺和執法機構識別並移除有害模型。

美國空軍學員Joshua Lynch在MIT林肯實驗室研究人員的指導下，透過“氛圍編碼”（vibe-coding）利用AI聊天機器人，零程式設計基礎成功開發出軍事應用原型。該專案展示了AI在軍事領域賦能非技術人員的潛力，但也揭示了安全審查和技術侷限性等挑戰。

物理學教授、美國國家科學基金會人工智慧與基本相互作用研究所首任所長將領導LNS並繼續其粒子物理學研究。

在《華盛頓郵報》直播活動中，MIT校長Sally Kornbluth與亞利桑那州立大學校長Michael Crow討論了大學如何培養下一代科學家，以引領美國快速變化的技術格局。Kornbluth強調了好奇心驅動研究的重要性，警告聯邦資金凍結可能危及創新和人才管道。她介紹了MIT的新課程，融合了STEM、道德和公民教育，並倡導以人為中心的AI方法。Kornbluth還提到MIT的經濟影響巨大，並推出了擴充套件教育的計劃。

麻省理工學院電腦科學家菲利普·伊索拉剖析了代理人工智慧的炒作，解釋了AI智慧體如何工作，以及這項快速發展的技術未來可能如何。

2024年秋季啟動的麻省理工學院音樂技術與計算研究生專案於5月13日舉辦了首屆音樂技術研究展示會，展示了首批五名學生的多樣化研究專案，包括腦電圖解碼音樂、AI即興演奏視覺化等。專案主任Eran Egozy宣佈下學年將招收10名來自更多院校的學生。

MIT建築系校友兼研究員Alexandros Haridis的展覽“超越資料驅動美學”透過裝置和視覺化，探討了20世紀和21世紀將計算轉化為創造性生產與美學判斷媒介的努力，追溯了美學判斷的思想史，並展示了設計如何使複雜的計算系統變得可見。

自1999年任教於麻省理工學院的大衛·奧特爾被任命為經濟學系主任，將於7月1日生效。奧特是人工智慧與未來工作領域的領先研究者，他的研究聚焦於技術變革和全球化對勞動力市場的影響。

麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的研究人員提出了一種名為“掩蔽逆強化學習”（Masked IRL）的新方法，利用兩個大語言模型自動澄清使用者的模糊指令，並過濾無關資訊，從而減少機器人學習新任務所需的人工演示資料量。該方法在模擬和真實機器人實驗中表現出色，能更準確地理解使用者未明確表達的偏好，並安全地執行任務。

麻省理工學院和微軟的研究人員開發了一種名為 Murakkab 的系統，用於最佳化 AI 代理工作流的設計和部署。該系統讓開發者用自然語言描述意圖，自動選擇最佳模型、工具和硬體配置，並動態調整以滿足使用者對速度或成本的要求。測試顯示，與傳統方法相比，Murakkab 僅需約35%的計算資源、27%的能耗和不到25%的成本，同時保持效能。

麻省理工學院舉辦的“AI與社會論壇”上，多位專家探討了人工智慧對就業和民主的影響。經濟學家David Autor挑戰了AI將消滅工作的普遍觀點，而其他專家則討論了AI在工作場所的協作潛力、對民主過程的威脅以及積極的用例。

麻省理工學院研究人員結合高效演算法與專用硬體，開發出一款低功耗晶片，使微型無人機等裝置僅用約6毫瓦功耗即可即時構建3D地圖並規劃安全路徑。

MIT研究人員開發了一種基於機器學習的建模方法，透過最佳化訓練資料集來捕捉化學無序材料中的原子環境多樣性，從而更準確地預測金屬合金的性質，並有望加速新材料的設計。

《波士頓環球報》2026年“科技強人”榜單中，八位MIT成員入選。文章探討了MIT在人工智慧、創業、能源和量子技術等領域的領導力，強調馬薩諸塞州在科技創新中的核心地位。

研究人員表明，對於某些型別的博弈，一類被忽視的演算法效能遠超預期。

麻省理工學院研究人員開發了一種新的長期記憶框架DAAAM，該框架結合了豐富的物件描述和3D地圖，使機器人能夠快速形成和回憶詳細的空間記憶，並用自然語言回答複雜問題。這項技術的準確性比現有方法高21%至53%，可應用於機器人、增強現實等領域。

麻省理工學院的研究人員對近一個世紀曆史的隨機效用模型進行了重大升級。他們發現，傳統的兩兩比較方法無法捕捉選擇之間的相關性，而透過讓人們從三個選項中排序，可以更準確地預測偏好。這項研究對網際網路經濟、AI模型對齊等領域具有重要意義。