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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。

赫茲基金會宣佈向三位MIT在讀學生及一位即將入學的研究生頒發2026年獎學金。該獎學金提供五年全額學費及津貼，並賦予學者從事前沿研究的自主權。四位獲獎者分別來自機械工程、無機化學、電腦科學與人工智慧、以及運籌學領域，展示了跨學科創新潛力。

麻省理工學院媒體實驗室的一項新研究表明，就像GPS削弱了我們的導航能力一樣，依賴人工智慧驗證新聞會導致使用者獨自檢測虛假資訊的能力下降。研究追蹤了67名參與者四周，發現使用AI時檢測準確率提高21%，但移除AI後，未輔助的準確率下降了15個百分點。研究強調了“AI依賴性悖論”，並建議AI應作為教練而非柺杖，透過蘇格拉底式提問促進主動學習。

MIT施瓦茨曼計算機學院的社會與倫理責任計算倡議（SERC）舉辦了年度研究研討會，探討AI如何塑造世界及其社會影響。研討會涵蓋AI對齊、AI教育等主題，強調在快速發展技術中保留人類判斷和價值的重要性。

麻省理工學院與佐治亞州立大學宣佈PATH計劃，透過行業對接課程、實踐學習和州立中心，擴大人工智慧培訓和職業通道，重點關注社群學院轉型，打造全國AI人才隊伍。

IAIFI進入第二階段，資金增加，目標更廣，社群壯大，處於AI與基礎物理前沿。

MIT研究人員利用經典遊戲作為測試平臺，發現小型AI模型僅需1%的成本就能超越最大型模型。

麻省理工學院媒體藝術與科學教授託德·馬喬弗榮獲約翰斯·霍普金斯大學皮博迪學院頒發的喬治·皮博迪獎章，這是該學院的最高榮譽。馬喬弗因其在參與式歌劇、人工智慧和創意技術方面的開創性工作而受到表彰。

MIT和MIT-IBM計算研究實驗室的研究人員開發了ChartNet資料集，包含超過一百萬張多樣化圖表，用於訓練視覺語言模型。該資料集使小型開源模型在圖表理解任務上超越大型商業模型，有望幫助預算有限的小型企業更有效地利用AI。

麻省理工學院與馬薩諸塞州宣佈計劃建立量子系統實驗室（QSL），獲得州政府2500萬美元投資，為全州研究人員提供共享量子工具箱，加速量子研究、創新和增長。

MIT經濟學家David Autor領導的一項新研究分析了二戰後美國就業資料，發現新技術創造的新工作主要由受過高等教育的年輕人在城市環境中獲得。研究還顯示，政府需求驅動的創新（如二戰期間的製造業擴張）是新型專業工作的重要來源。這為當前AI對就業的影響提供了歷史視角，但Autor認為現在判斷AI的影響還為時過早。

麻省理工學院副教授Connor Coley將化學與機器學習相結合，加速藥物發現，並開發出融入化學直覺的AI模型。

麻省理工學院電氣工程與電腦科學系副教授賈斯汀·所羅門被任命為工程學院工程教育副院長，自7月1日起生效。他將專注於推動工程教育的創新，特別是在人工智慧整合和體驗式學習方面。

MIT碩士生Sunshine Jiang和Rupert Li獲得2026年奈特-亨尼斯獎學金。該獎學金資助在斯坦福大學的研究生學習，今年是第九屆。Jiang研究 embodied AI 和機器人，Li專注機率、離散幾何和組合數學。

麻省理工學院開放學習推出Universal AI，一個線上自定進度的模組化AI教育專案，包含從基礎到行業應用的課程，首個課程免費開放。專案藉助AI個性化學習助手AskTIM，旨在為全球非技術背景的學習者提供可及的AI教育。

麻省理工學院開放學習推出“普及學習”新計劃，旨在透過跨學科思維和AI輔助教學，為全球學習者應對複雜挑戰提供教育機會。

麻省理工學院助理教授Gabriele Farina利用博弈論、機器學習和最佳化技術，研究複雜多智慧體場景中的決策基礎。他開發了能擊敗人類頂級玩家的戰略遊戲AI，並以低成本實現突破。

麻省理工學院大四學生奧莉維亞·霍尼卡特研究語言如何塑造世界觀。她主修計算與認知及語言學，探索語言習得、大型語言模型（LLM）與大腦處理資訊的差異，並關注教育政策與語言多樣性。她的經歷包括在南非和蘇格蘭的MISTI專案，以及計劃未來從事法律與政策研究，以改善教育公平。

由Jake Donoghue博士（2019年畢業）和前MIT研究員Jarrett Revels創立的Beacon Biosignals，開發了一款輕量級EEG頭帶，可在家庭睡眠中監測大腦活動，透過AI分析幫助診斷和治療神經系統疾病。

MIT校長莎莉·科恩布魯斯在Slate播客中強調好奇心驅動的科學的重要性，指出基礎研究資金緊張對美國科研生態系統的威脅，並探討了AI教育、國際人才競爭等議題。

MIT、伍斯特理工學院和谷歌的研究人員提出了一種名為WRING的新型去偏技術，能夠在不引入或放大其他偏見的情況下，有效減少視覺語言模型中的特定偏見，解決了現有投影去偏方法導致的“打地鼠困境”。