【太平洋科技快讯】近日，麻省理工学院（MIT）信息与决策系统实验室(LIDS)的一项研究对生成式AI模型的导航能力提出了质疑。尽管这些模型在纽约市提供近乎完美的逐步导航指引，但它们并未形成精确的地图。研究发现，当研究人员对某些街道进行封闭并设置绕行路 ...

深入研究还发现，这些模型所生成的纽约地图中包含大量虚构的街道。这些街道在地图网格中以扭曲的方式连接，形成了一个与现实相去甚远的“虚构纽约”。地图上随处可见的随机跨街桥和角度奇异的交叉街道，进一步揭示了模型存在的缺陷。

现如今大模型已经具备各种各样的非凡能力，不仅能吟诗作对，也可生成高效的计算机代码，这些表现让人产生了大模型似乎在“隐约理解”某些现实世界基本规律的错觉。然而，一项最新研究指出，事实可能并非如此。研究人员发现，一种流行的生成式 AI ...

近日，我们发现了何恺明的第二门课程《深度生成模型》（6.S978: Deep Generative Models），已经于 9 月初开始了授课。 在何恺明担任讲师之外，MIT CSAIL 计算设计与制造团队（Computational Design ...

然而，某些材料中出现的现象很难通过量子计算机进行模拟，这让科学家在使用量子硬件探索问题时留下了一些空白。 为填补这些空白，MIT 的研究人员开发了一种技术，可以在超导量子处理器上生成合成的电磁场。团队在一个由 16 个量子比特组成的处理器上 ...

由于这些设备是无线且漂浮的，研究人员设想未来可以将数千个微小设备注射入体内，然后通过外部光源无创地激活它们。研究人员可以精确控制光照剂量，使可穿戴设备柔和地包裹住细胞。光能够穿透组织，并激活这些设备。

【ITBEAR】美国麻省理工学院（MIT）的研究团队近日取得了重大突破，他们成功研发出一款刷新纪录的纳米级3D晶体管。这款晶体管在性能上可媲美甚至超越现有的硅基晶体管。

HPT架构还特别强调了本体感知的重要性。本体感知赋予机器人对自身状态的把控力，在执行高精度任务时尤为关键。通过将视觉和本体感知信号作为等同重要的数据源进行处理，HPT使得机器人能够以更全面的方式理解任务。

11月7日，全省科技大会暨全省科学技术奖励大会在南京召开。苏定强院士获2023年度省基础研究重大贡献奖；265个项目获2023年度省科学技术奖，其中一等奖45个、二等奖73个、三等奖147个；9名青年科技人才获2023年度省青年科技杰出贡献奖；9家企业获2023年度省企业技术创新奖；6名外籍专家获2023年度省国际科学技术合作奖。

在近年来快速发展的机器人技术领域，探寻一种能够支持多种任务的“通用智能”解决方案变得愈发迫切。麻省理工学院（MIT）的何恺明教授及其团队刚刚公布了一项突破性的研究成果，使用创新的“异构预训练Transformers”（HPT）架构，标志着向“通用机器人预训练”的重要一步迈进。该研究的核心在于如何有效解决机器人训练中的数据异构性问题，从而降低数据收集成本，提高训练效率。