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数据在验证这种紧迫感，商业媒体 Business Insider 在“年轻天才系列”（Young Geniuse Series） 的栏目中盘点了 16 位投身 AI 创业的年轻创业者，他们的普遍年龄在 16 岁-24 岁之间；不少人是斯坦福、哈佛、麻省理工等名校的在读生或者辍学生；融资速度更是快到离谱，有人在产品尚未定型时就完成种子轮，也有人仅半年时间内就融资 6400 万美元。
「我即将离开麻省理工学院，不再继续攻读博士学位。人工智能的发展速度太快，人类已然难以跟上。
在嘈杂喧嚣的 AI 世界里，什么才是真正值得关注的？《麻省理工科技评论》的记者和编辑花了多年时间思考这个问题，追踪 AI 的进展，描绘下一步走向。现在，我们第一次把答案浓缩成了一份清单。
来自上海交通大学、清华大学、微软研究院、麻省理工学院（MIT）、上海 AI Lab、小红书、阿里巴巴、港科大（广州）等机构的研究团队，系统梳理了近年来大语言模型在数据准备流程中的角色变化，试图回答一个业界关心的问题：LLM 能否成为下一代数据管道的「智能语义中枢」，彻底重构数据准备的范式？
作为全球最具影响力的科技智库之一，《麻省理工科技评论》始终致力于追踪科技创新的最前沿，在纷繁复杂的技术浪潮中识别那些真正具有改变世界的新兴技术方向。自 2001 年起，我们开始发布“十大突破性技术”（10 Breakthrough Technologies），旨在挖掘尚处早期、却有望深刻影响未来的创新。
这项工作由伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC)、哈佛大学、哥伦比亚大学和麻省理工学院 (MIT) 的合作完成 。
General Agent将如何融入贝索斯公司尚未可知。 General Agents由前OpenAI研究员威廉·格斯（William Guss）于2024年创办，汇聚了来自麻省理工大学、谷歌大脑等高校和机构的研究人员，专注计算机Agent赛道，目前已发布一款Agent产品Ace，该产品能接管用户的电脑并以超人类的速度执行指令操作。
近日，OpenAI 宣称要在 2028 年实现让 AI 完全自主做研究，一下子又把焦点聚在了AI 科学家。 过去，AI 只是作为“助理”辅助研究者们进行科学研究。现在，美国哈佛大学与美国麻省理工学院联
美国麻省理工学院李巨团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了一篇研究论文，展示了一种多模态机器人平台CRESt（Copilot for Real-world Experimental Scientists），通过将多模态模型（融合文本知识、化学成分以及微观结构信息）驱动的材料设计与高通量自动化实验相结合，大幅提升催化剂的研发速度和质量。
麻省理工学院最新研究预示着人类距离能够自主学习的AI又迈出了关键一步。该研究推出了一种全新的自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。