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速递|为AI加上“审计轨迹”:Maisa AI种子轮融2500万美元,解决企业级应用95%失败率痛点

速递|为AI加上“审计轨迹”:Maisa AI种子轮融2500万美元,解决企业级应用95%失败率痛点

速递|为AI加上“审计轨迹”:Maisa AI种子轮融2500万美元,解决企业级应用95%失败率痛点

根据麻省理工学院NANDA 计划最新发布的报告显示,企业开展的生成式 AI 试点项目失败率高达 95%。但最先进的企业并未完全放弃这项技术,而是开始尝试能够持续学习并接受监督的自主 AI 系统。

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6819 点击    2025-08-29 16:07
Nature重磅! BindCraft AI一站式蛋白质设计平台震撼全场,成功率提升400倍,开源即用,抗体研发一夜变天!

Nature重磅! BindCraft AI一站式蛋白质设计平台震撼全场,成功率提升400倍,开源即用,抗体研发一夜变天!

Nature重磅! BindCraft AI一站式蛋白质设计平台震撼全场,成功率提升400倍,开源即用,抗体研发一夜变天!

就在刚刚,也许是目前最强的开源蛋白质结合剂AI设计工具,登上Nature。瑞士洛桑联邦理工学院、美国麻省理工学院等研究人员在Nature上发表了题为One-shot design of functional protein binders with BindCraft的论文。

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8248 点击    2025-08-29 10:52
并非95%的AI项目都失败!麻省理工MIT《2025年商业人工智能现状》

并非95%的AI项目都失败!麻省理工MIT《2025年商业人工智能现状》

并非95%的AI项目都失败!麻省理工MIT《2025年商业人工智能现状》

这份来自麻省理工的2025年商业AI现状的研究报告最近在网上炸锅了,该报告称 95% 的人工智能试点都失败了,这吓坏了美国股市的投资者。报告提到大多数公司都陷入了困境,因为 95% 的 GenAI 试点项目都没有产生任何投资回报率,而只有 5% 的公司通过使用可学习、可融入实际工作流程并随着使用而改进的系统获得了成功。

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6684 点击    2025-08-27 10:48
麻省理工研究:即便建议有误,患者仍更信任AI的医疗建议而非医生

麻省理工研究:即便建议有误,患者仍更信任AI的医疗建议而非医生

麻省理工研究:即便建议有误,患者仍更信任AI的医疗建议而非医生

就连医生也未必能区分AI给出的建议与自己的建议 ‍‍‍‍美国正面临医生短缺危机。在权威期刊《新英格兰医学杂志》10月刊中,哈佛医学院教授Isaac Kohane提到,马萨诸塞州是美国人均医生数量最多的州,但该州多家大型医院已拒绝接收新患者。

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5734 点击    2025-08-23 12:37
麻省理工学院推出AI学习平台MIT Learn

麻省理工学院推出AI学习平台MIT Learn

麻省理工学院推出AI学习平台MIT Learn

近日,麻省理工学院也推出了一个AI学习平台。这个名叫MIT Learn的平台提供超过12700个学习资源,其中大部分是免费的。这个名叫MIT Learn的平台提供超过12700个学习资源,其中大部分是免费的。

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8003 点击    2025-08-08 10:28
提速1000倍!麻省理工祭出最强AI分子亲和力预测模型,媲美物理学方法,已官宣开源!

提速1000倍!麻省理工祭出最强AI分子亲和力预测模型,媲美物理学方法,已官宣开源!

提速1000倍!麻省理工祭出最强AI分子亲和力预测模型,媲美物理学方法,已官宣开源!

6月6日,麻省理工学院与Recursion共同宣布推出一款突破性的AI+药物研发模型Boltz-2,用于预测药物靶标 3D 结构,以及结合亲和力。

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6493 点击    2025-06-09 11:49
Nature:光影真相vs算法幻象,AI时代的科学摄影

Nature:光影真相vs算法幻象,AI时代的科学摄影

Nature:光影真相vs算法幻象,AI时代的科学摄影

在麻省理工学院工作的好处之一,是能够窥见未来科技的轮廓——从量子计算的突破、可持续性能源的生产,到新型抗生素设计。若问我是否对这些领域都有深刻理解?答案是否定的。但当研究者邀请我为他们的工作拍摄纪实图像时,我能够理解其中的大部分内容。

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9253 点击    2025-05-20 09:56
30分钟内输出结果,新加坡国立大学/MIT等基于SVM构建微生物污染检测模型

30分钟内输出结果,新加坡国立大学/MIT等基于SVM构建微生物污染检测模型

30分钟内输出结果,新加坡国立大学/MIT等基于SVM构建微生物污染检测模型

新加坡-麻省理工学院研究联盟、新加坡 A*SRL 实验室、新加坡国立大学、美国麻省理工学院的联合研究团队,提出了一种结合紫外吸收光谱与机器学习的检测方法,能在 30 分钟内完成细胞培养上清液的微生物污染检测。

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7212 点击    2025-04-24 08:52
独家专访灵巧手Dexmate,MIT、UCSD顶级实验室背景,软硬协同与数据飞轮破局灵巧手

独家专访灵巧手Dexmate,MIT、UCSD顶级实验室背景,软硬协同与数据飞轮破局灵巧手

独家专访灵巧手Dexmate,MIT、UCSD顶级实验室背景,软硬协同与数据飞轮破局灵巧手

本期,我们邀请到了灵巧手公司 Dexmate 的创始人陈涛和秦誉哲。两位分别在上海交通大学、麻省理工学院(MIT)、卡内基梅隆大学(CMU)和加州大学圣地亚哥分校(UCSD)等知名院校的顶尖实验室积累了丰富的研究经验。这些经历不仅为他们提供了扎实的技术基础,也让他们对产业需求有了深入的理解。

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7287 点击    2025-01-20 12:26