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2026年人工智能展望:值得关注的五大趋势
《麻省理工科技评论》的AI作者们对2026年进行了大胆预测。回顾2025年的成功预测,本文聚焦2026年五大关键AI趋势,包括中国大模型赋能硅谷产品、美国监管拉锯战、聊天机器人重塑购物方式、大语言模型取得重要科学发现,以及法律纠纷的升级。了解未来一年AI领域将如何演变。
2026-01-06
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2025-12-27
麻省理工科技评论-发现改变世界的新兴科技
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2025-12-25
大模型真的加快了程序员的编程速度吗?
MIT Technology Review的调查显示,大模型工具对程序员的实际效率提升存在争议。虽然AI工具在生成样板代码、测试和调试方面有帮助,但对经验丰富的程序员解决复杂问题帮助有限。代码质量指标下降和AI幻觉问题,使得AI工具的生产力提升可能只是一种假象,就像玩老虎机一样,不可靠。
2025-12-25
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2025-12-05
安全交付数据和AI战略
随着人工智能能力持续进步,组织面临着巨大的安全挑战。本文基于MIT Technology Review Insights的报告,探讨了领先的由数据驱动的组织如何在推进AI的同时,平衡保护和访问数据,特别是在海量安全数据和工具链碎片化的背景下,如何实现主动、统一的安全态势。
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2025-11-27
研究:过去一年中国开源 AI 模型下载量占比首次超越美国
麻省理工学院与Hugging Face联合研究显示,中国在开源人工智能领域取得了关键进展。过去一年中,中国科研团队开发的开源AI模型在全球总下载量中的占比已攀升至17%,首次超越了谷歌、Meta和OpenAI等美国科技公司占据的15.8%。这一转变标志着中国在AI技术全球应用方面获得了重要优势。开源模型的广泛采用对AI生态的未来具有深远影响,而中国积极推动开放模型的做法与美国科技巨头的“封闭”策略形成鲜明对比,预示着全球AI竞争格局的潜在变化。
2025-11-27
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2025-11-27
AI炒作指数:人们对AI“垃圾内容”的渴求永不满足
本文发布了《麻省理工科技评论》主观的“AI炒作指数”,旨在总结当前AI行业的最新热点。文章指出,尽管人们渴望AI能解放生产力去做艺术创作,但现实却是AI正越来越多地取代人类创作者,制造出大量“AI垃圾内容”,并且深受市场欢迎。
2025-11-27
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2025-11-19
科学家制造出与真实神经元功能相同的仿生神经元
麻省大学阿默斯特分校的工程师们利用细菌培养的蛋白质纳米线,成功制造出工作电压极低的仿生神经元。这种神经元能像真实神经元一样运作,实现了与生物系统的无缝通信,并大幅提高了能源效率,有望彻底改变可穿戴电子设备和生物启发型计算机的设计。
2025-11-19
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2025-11-06
科学家制造出与真实神经元功能相似的人工神经元
麻省大学阿默斯特分校的工程师利用细菌培养的蛋白质纳米线,成功开发出一种功能与真实大脑细胞高度匹配的人工神经元。该神经元仅需极低电压即可工作,能与生物系统无缝通信,能效显著提高,有望催生出不再需要高功耗放大器的仿生计算机和可穿戴电子设备。
2025-11-06
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2025-10-21
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缅怀先驱:音乐教育家、人工智能先驱珍妮·夏皮罗·班伯格名誉教授逝世
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2025-10-15
MIT研究:新模型成功预测核废料地下处置系统的长期影响,有望增强公众信心
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2025-10-15
新算法实现对称数据的高效机器学习:为药物和材料发现增强AI模型
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“未来阶段”音乐科技与互动表演新前沿展示会:观众首次与现场管弦乐队共同演奏
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MIT推出“Meschers”工具:可视化和编辑“物理上不可能”的物体
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MIT建筑与规划学院迎来2025年新教职员工:人才济济,聚焦前沿研究
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