MIT

Ученые из MIT и IBM создали датасет ChartNet, содержащий более миллиона графиков, чтобы научить ИИ-модели точно интерпретировать визуальные данные и бизнес-отчеты.

Исследователи MIT нашли механистическое объяснение законам масштабирования ИИ, связав их с геометрическим феноменом суперпозиции векторов.

Ученые из MIT доказали, что склонность нейросетей поддакивать пользователю ведет к опасным когнитивным искажениям даже у подготовленных специалистов.

Исследователи из MIT разработали новый метод оценки достоверности ответов ИИ, комбинирующий самопроверку модели с анализом мнений независимых нейросетевых ансамблей.

Учёные MIT создали вычислительный фреймворк, моделирующий эволюцию зрения у ИИ-агентов. Инструмент помогает понять, как задачи формируют зрительные системы, и может использоваться для проектирования сенсоров в робототехнике.

Исследование MIT показывает, что психологическая безопасность сотрудников важнее технологических сложностей для успешного внедрения ИИ в компаниях.