이 방법은 AI 모델의 정확도를 유지하면서 공격자가 비밀 정보를 추출하지 못하도록 보장한다.

사용자들이 특정한 특성을 가진 새로운 분자를 요청하면, 새로운 방법을 통해 그 분자를 합성하는 방법에 대한 상세한 설명을 받을 수 있는 기술이 개발되었습니다.

연구진은 모델의 추론 능력을 활용하여 다단계 문제에 최적해를 찾는 “스마트 어시스턴트”를 만드는 새로운 프레임워크를 개발했다.

Ana Trišović은 인공지능의 민주화를 연구하는데, 세르비아에서 무료 MIT 자료를 다운로드하면서 시작된 커리어에 대해 고찰한다.

재료과학자 Markus Buehler는 공학과 자연 사이를 이어주는 학술 리더십과 혁신적인 연구로 영예를 받았다.

MIT의 Whitehead Institute와 CSAIL 연구진이 단백질의 위치를 예측하고 생성하는 머신러닝 모델을 개발했으며, 이는 질병을 이해하고 개선하는 데 도움이 될 것으로 예상된다.

Kaiming He 교수가 인공지능이 과학 분야 간 장벽을 낮추고 학문 분야 간 협력을 촉진하는 데 어떤 역할을 하는지에 대해 논의합니다.

MIT 연구진은 날씨 예측이나 대기 오염 지도 작성과 같은 공간적 요소를 갖는 예측을 평가하기 위한 새로운 접근 방식을 개발했다.

MIT의 학생인 Audrey Lorvo는 “우리는 인간이 AI의 혜택을 누리도록 보장하고, 기술을 통제하지 못하게 하는 데 노력해야 합니다.”라고 말했다.

MIT의 새로운 협회는 연구자와 산업을 연결하여 영향에 초점을 맞출 것이다.

MIT CSAIL 주요 연구원 Una-May O’Reilly는 해커들보다 먼저 AI 모델의 보안 취약점을 드러내는 에이전트를 개발하는 방법에 대해 논의합니다.

새로운 시스템이 생성적 AI를 사용하여 분자의 역학을 에뮬레이션하며, 정적인 분자 구조를 연결하고 흐릿한 이미지를 비디오로 발전시키는 과정.

강력한 generative AI 모델의 신속한 개발과 배포는 전력 수요와 수소 소비 증가와 같은 환경적 영향을 야기한다.