MITの研究者らが、脳幹のMRI画像で8つの異なる神経繊維束を自動でセグメント化する画期的なAI搭載ソフトウェアを開発しました。

MIT CSAILはEnCompassフレームワークを発表しました。これによりAIエージェントがLLMの出力を遡って最適化でき、コード量を82%削減しつつ精度を15〜40%向上させます。

MITのエンジニアはDiffSynを開発しました。DiffSynは拡散ベースの生成AIモデルで、23,000件の合成レシピで訓練され、新材料を1分以内に作るための有望な経路を提案し、実験と発見のタイムラインを劇的に短縮します。

MITの新しい学際的コースは、AIシステムにおける合理性を検証し、次世代の研究者のために計算機科学と哲学を融合します。

MITの研究者は、最も高性能な機械学習モデルが新しいデータ環境に適用されると最悪の性能を示すことがあり、医療分野のAIやその他の重要な用途で発生する偽の相関から生じる隠れたリスクを明らかにしていると示しています。