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以下是 AI行业应用相关的文章

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揭秘蛋白质语言模型“黑箱”：麻省理工研究人员开辟新方法，加速药物和疫苗靶点发现 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/researchers-glimpse-inner-workings-protein-language-models-0818 原文作者：Anne Trafton | MIT News 洞察蛋白质语言模型的内部机制：麻省理
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利用生成式AI设计新型抗生素，研究人员成功研发可杀死耐药菌的化合物 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/using-generative-ai-researchers-design-compounds-kill-drug-resistant-bacteria-0814 原文作者：Anne Trafton | MIT News
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AI赋能：加速开发mRNA疫苗及其他RNA疗法的新引擎 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/how-ai-speed-development-rna-vaccines-and-other-rna-therapies-0815 原文作者：Anne Trafton | MIT News AI如何加速mRNA疫苗及其他
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MIT发布新型AI模型：精准预测分子在不同溶剂中的溶解度 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-model-predicts-how-molecules-will-dissolve-in-different-solvents-0819 原文作者：Anne Trafton | MIT News 基于机器学习的新
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气候预测新发现：简单模型或超越深度学习，基准测试需更严谨 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/simpler-models-can-outperform-deep-learning-climate-prediction-0826 原文作者：MIT News 气候预测新趋势：简单模型或胜过深度学习，关键在于如何评估！
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新技术助力军事人员脑健康快速评估，或将应用于民用领域 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-technologies-tackle-brain-health-assessment-for-military-0825 原文作者：Anne McGovern | MIT Lincoln Laboratory 新
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- AI行业应用
- AI工具应用
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MIT研究人员开发VaxSeer：用于改进流感疫苗毒株选择的人工智能工具 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/vaxseer-ai-tool-to-improve-flu-vaccine-strain-selection-0828 原文作者：Rachel Gordon | MIT CSAIL 麻省理工学院研究人员开发AI工具，旨在
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卡罗琳·乌勒谈生物学与医学的“数据革命”：三大核心问题 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/3-questions-caroline-uhler-biology-medicine-data-revolution-0902 原文作者：Jane Halpern | Elvira Forte | Department
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生成式AI新范式：麻省理工学院团队开发出可预测化学反应的可靠模型 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/generative-ai-approach-to-predicting-chemical-reactions-0903 原文作者：David Chandler | Department of Chemical Engin
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关于AI合成数据：优势与劣势的“三问”深度解读 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/3-questions-pros-cons-synthetic-data-ai-kalyan-veeramachaneni-0903 原文作者：Adam Zewe | MIT News AI时代的合成数据：优势、风险与实践
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更环保、更坚固的3D打印新途径：SustainaPrint技术亮相 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/greener-way-3d-print-stronger-stuff-0904 原文作者：Rachel Gordon | MIT CSAIL 更环保、更坚固的3D打印新途径麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验
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麻省理工学院：人工智能与机器学习在工程设计中的应用 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/ai-machine-learning-for-engineering-design-0907 原文作者：Anne Wilson | Department of Mechanical Engineering 人工智能与机器
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AI智能体工程实践：Peter Steinberger分享的“只管说”高效开发方法 📢 转载信息原文链接：https://simonwillison.net/2025/Oct/14/agentic-engineering/#atom-everything 原文作者：Simon Willison 【核心观点】告别繁琐，直接对话：Peter Steinberger的“只管说”智能体
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机器学习新工具问世：为医生提供更精细的胎儿3D健康图像 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/machine-learning-tool-gives-doctors-more-detailed-3d-picture-fetal-health-0915 原文作者：Alex Shipps | MIT CSAIL 机器学
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美国能源部选择麻省理工学院（MIT）成立中心，专注于极端流固耦合高焓条件下的百亿亿次级模拟研究 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/mit-center-exascale-simulation-coupled-high-enthalpy-fluid-solid-interactions-0910 原文作者：Franklin Hadley, Instit
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麻省理工学院（MIT）的创业者们是如何应用人工智能（AI）的？ 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/how-are-mit-entrepreneurs-using-ai-0922 原文作者：Zach Winn | MIT News AI如何赋能MIT创业者？一窥delta v加速营的实践与洞察今年夏季的delta v加
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麻省理工学院首届生成式AI影响力联盟研讨会：展望生成式AI的未来 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/what-does-future-hold-generative-ai-0919 原文作者：Adam Zewe | MIT News 麻省理工学院首届生成式AI影响力联盟研讨会：展望生成式AI的未来在首届麻省理工学院（M
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如何构建AI缩放定律，以实现高效LLM训练和预算最大化 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/how-build-ai-scaling-laws-efficient-llm-training-budget-maximization-0916 原文作者：Lauren Hinkel | MIT-IBM Watson A
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麻省理工学院学生张慧怡：探索科技与组织决策如何重塑未来职场与劳动力市场 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/improving-workplace-future-whitney-zhang-0924 原文作者：Benjamin Daniel | School of Humanities, Arts, and Social Sci
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全新AI系统有望加速临床研究：通过快速标注医疗影像，助力新疗法研究与疾病进展绘制 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-ai-system-could-accelerate-clinical-research-0925 原文作者：Adam Zewe | MIT News 🔬 突破性AI工具：加速医疗影像分析，推动临床研究进程通过
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