
MIT研发AI工具,通过卫星图像预测洪水区域,提前预警挽救生命
MIT研发AI工具,通过卫星图像预测洪水区域,提前预警挽救生命麻省理工学院(MIT)的科学家正在开发一种人工智能(AI)工具,该工具能够生成逼真的卫星图像,以展示潜在的洪水情景。这项技术结合了生成式AI模型和基于物理学的洪水模型,旨在更准确地识别高风险区域,并为决策者提供可靠的可视化支持。
麻省理工学院(MIT)的科学家正在开发一种人工智能(AI)工具,该工具能够生成逼真的卫星图像,以展示潜在的洪水情景。这项技术结合了生成式AI模型和基于物理学的洪水模型,旨在更准确地识别高风险区域,并为决策者提供可靠的可视化支持。
我是真的没想到,今天,号称人工智能顶会中的顶会 NeurIPS'24 主会议现场(main conference),竟然会以一位麻省理工学院教授在谈论道德主题时发表针对中国人的种族歧视言论结束。这是多么的讽刺!
朋友们,想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗?今天,我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
来自瑞士洛桑联邦理工学院和麻省理工学院的研究团队开发了一种「手脚并用」的机器人,论文将在本周于鹿特丹举行的 ICRA@40 上发表。
亚历山大·王从麻省理工学院辍学后开始创业,25岁被《福布斯》评为“世界上最年轻的白手起家的亿万美元富翁”。
1972年12月,在美国华盛顿特区举行的美国科学促进会年会上,麻省理工学院气象学教授埃德·洛伦兹发表了题为「巴西一只蝴蝶的煽动是否会在德克萨斯引发龙卷风?」的演讲,这贡献了「蝴蝶效应」这一术语。
作为麻省理工学院(MIT)电气工程与计算机科学系(EECS)副教授,何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
在大型语言模型(LLM)的世界中,处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工 Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM,能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下,可实现多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入,22.2 倍的推理速度提升。
在12月推出AI新品之际,英特尔CEO基辛格把枪口对准了英伟达。基辛格先是公开强调英伟达CUDA软件的护城河没有外界想象的那么深,接着在麻省理工的一场论坛上名褒暗贬,称英伟达在AI GPU领域极其幸运(extraordinarily lucky)。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)研究团队发现,多个语言模型协同工作胜过单一模型,多个AI协作有助于提高大型语言模型的推理能力和事实准确性。