近日，MIT和Google的研究人员共同提出了一种名为Health-LLM的新型人工智能框架，旨在将大语言模型(LLMs)应用于健康预测任务，利用可穿戴传感器的数据。

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近期，何恺明与MIT合作推出的自条件图像生成框架RCG在学术圈引起关注。

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MIT和Adobe的研究人员最近提出了一种新颖的人工智能方法，称之为分布匹配蒸馏(DMD)，该方法旨在将扩散模型转化为一步图像生成器，从而显著提高图像生成的效率和质量。

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MIT和Google的研究人员近期开发了一项名为StableRep的新技术，旨在利用由AI生成的图像来训练更加详细和高效的AI图像模型。

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最新研究发现，传统的提示工程在AI领域正逐渐被一种新型机器学习框架所替代，这一框架名为GATE(Generative active task elicitation)。

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麻省理工学院(MIT)的物理学家Max Tegmark教授发出警告，指出人工智能(AI)科技公司正处于一场“失控竞赛”，使得他们无法停下来考虑潜在的AI风险。

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近年来，自动摘要技术取得了长足的进步，这主要归功于范式的转变 —— 从在标注数据集上进行有监督微调转变为使用大语言模型(LLM)进行零样本 prompt，例如GPT-4。

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麻省理工学院是位于美国马萨诸塞州剑桥市的一所全球知名的研究型大学，其有涉猎一系列不同的技术领域，而这显然包括虚拟现实。

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该技术可以应用在医疗和无人驾驶等领域。

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麻省理工学院(MIT)开发出一套新系统，这种系统允许无人车在不依赖3D地图的情况下，在未知的道路上行驶，比如偏僻的乡路。

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