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MIT
条目：47
2026年三月
27 篇
| 类型 | 阅读 | 条目 |
|---|---|---|
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛开发深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-17
深度学习
医疗AI
心衰预测 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 1min | mic
MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-17
深度学习
医疗AI
心衰预测 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作开发深度学习模型，可提前一年预测心衰恶化风险 03-16
深度学习
医疗AI
心衰预测 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作开发深度学习模型 提前一年预测心衰预后 03-16
深度学习
心衰预测
医疗AI |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-16
深度学习
心衰预测
医疗AI |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作开发深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-16
深度学习
医疗AI
心衰预测 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 3min | mic
3 Questions: On the future of AI and the mathematical a 03-16
AI
数学
物理 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
杰西·泰勒：AI与数理科学的双向互通与共同进步 03-15
AI for Science
数理科学
Jesse Thaler |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-15
深度学习
心衰预测
医疗AI |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
杰西·赛勒：AI与数理科学的协同演进 03-14
AI
数理科学
协同演进 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-14
深度学习
医疗AI
疾病预测 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-14
深度学习
医疗AI
心衰预测 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 3min | mic
杰西·泰勒：AI与数理科学的交叉融合与双向赋能 03-14
AI for Science
数理科学
交叉融合 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-14
深度学习
心衰预测
医疗AI |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
Jesse Thaler：AI与数理科学的双向桥梁与未来愿景 03-14
AI
数理科学
跨学科 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛团队开发深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-13
深度学习
医疗AI
心衰预测 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
杰西·泰勒：AI与数理科学的双向桥梁与共同进步 03-13
AI for Science
跨学科融合
可解释性 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-13
深度学习
心衰预测
医疗AI |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作开发深度学习模型 提前一年预测心衰恶化 03-13
深度学习
心衰预测
MIT |
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[BLOGS_PODCASTS] | 3min | mic
杰西·塞勒：AI与数理科学的双向赋能与未来愿景 03-13
AI
数理科学
交叉学科 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
Can AI help predict which heart-failure patients will w 03-13
深度学习
医疗AI
心力衰竭 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT与哈佛合作开发深度学习模型 提前一年预测心衰恶化 03-13
深度学习
医疗AI
心衰预测 |
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杰西·萨勒：AI与数理科学的双向融合与未来 03-12
AI
数理科学
跨学科 |
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MIT与哈佛合作深度学习模型可提前一年预测心衰恶化 03-12
深度学习
心衰预测
医疗AI |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
杰西·泰勒：AI与数理科学的双向融合与未来愿景 03-12
AI for Science
跨学科融合
双向赋能 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 1min | mic
杰西·塞勒：AI与数理科学的协同演进愿景 03-12
AI for Science
跨学科融合
物理信息机器学习 |
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杰西·泰勒：AI与数理科学的双向融合与未来愿景 03-12
AI for Science
可解释性
XAI |
2026年二月
20 篇
| 类型 | 阅读 | 条目 |
|---|---|---|
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性与性能 02-23
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性与性能 02-23
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性与性能 02-23
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT研究：主流AI模型对低学历及非美用户提供信息准确度较低 02-23
MIT
LLM
偏见 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法揭示大模型隐藏偏差并提升安全性 02-23
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
麻省理工学院新方法根除漏洞提升大模型安全性与性能 02-22
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
研究显示主流AI模型向弱势用户提供的信息准确性较低 02-21
偏见
幻觉
数字鸿沟 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升LLM安全性与性能 02-21
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
麻省理工学院新方法提升大语言模型安全性与性能 02-21
MIT
LLM
可解释性 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
研究：AI聊天机器人向弱势用户提供的信息准确度较低 02-20
偏见
公平性
准确性 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性与性能 02-20
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
麻省理工学院新方法根除漏洞并提升大模型安全性与性能 02-20
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性与性能 02-20
LLM
MIT
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
麻省理工学院新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性 02-20
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
研究：主流AI聊天机器人向弱势用户提供的信息准确度较低 02-20
偏见
公平性
准确性 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性与性能 02-20
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
MIT新方法根除漏洞并提升大语言模型安全性与性能 02-19
MIT
LLM
模型安全 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 3min | mic
AI与仿真加速科学发现的转折点 02-13
科学发现
AI for Science
仿真模拟 |
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AI与模拟加速科学发现：Rafael Gómez-Bombarelli谈技术拐点 02-12
科学发现
生成式AI
模拟技术 |
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[BLOGS_PODCASTS] | 2min | mic
AI与仿真加速科学发现：Rafael Gómez-Bombarelli谈技术拐点 02-12
科学发现
AI模拟
材料设计 |
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