不仅如此，当研究团队比较模型产生的神经活动和猴子大脑记录的电信号时，发现了更多对应关系。比如，在需要保持工作记忆的延迟期，模型和猴子的大脑都显示出皮层和纹状体之间在特定节律上的同步性增强。这种脑区间的节奏同步，很可能就是大脑在脑子里握住信息不放的秘诀 ...

A：MATTRL是一种让多个AI智能体协作解决问题的新技术，就像组建专家团队一样。它的特点是AI不需要重新训练，而是通过学习和运用过往成功经验来提升协作效果，在医学诊断、数学解题和教育指导等领域都表现出色。

在人工智能领域，协作与创新一直是推动技术进步的关键因素。2026年1月15日，由麻省理工学院（MIT）、新加坡国立大学、纽约大学、微软、华盛顿大学、哥伦比亚大学和南洋理工大学等七所顶尖机构共同发布的研究成果，标志着AI智能协作进入了一个全新阶段。论文编号为arXiv:2601.09667v2的这项研究，提出了一种名为MATTRL的创新框架，旨在让多个AI智能体能够像经验丰富的专家团队一样，协作解决 ...

这种直觉，来自对某些事情应该为真的深刻认知。但有时，直觉也会误导数学家，因为早期证据无法代表全貌，一个看似显而易见的陈述，也会有某些隐藏的细微之处。 20世纪80年代中期，一位名叫Pieter ...

这30位驻留者跨越中、美、韩、德、西班牙、瑞典等20多个国家，在深圳开展为期一个月的深度驻留与共创。他们不仅带来了计算艺术、开源制造、人工智能、城市科学、智能可穿戴、行星科学等前沿成果，也走进了深圳的工厂、市场与社区，完成了一次从“实验室原型”到“可 ...

不管大模型宣称自己的上下文窗口有多大，它们处理超长文本时，都会遇到文本越长，模型对早期信息的记忆越模糊，推理性能直线下滑的问题。 比如，GPT-5.2-Codex采用的就是窗口内的原生上下文压缩技术，在持续数周的大型代码仓库协助任务中保持全上下文信息 ...

另外，MIT调研发现企业完全自研工具成功率只有 33% ，采购外部工具的AI项目部署成功率可达 66% ，也就是说那些试图自己从头构建AI工具的公司往往收效甚微。 在GenAI投资上，也显著偏向于 成果更可见 ...

研究人员指出，这一提升完全归功于数据的纯净度与准确性，证明了在自动驾驶、机器人协作等领域，系统对物理世界的直觉可以通过海量、高质量的自动化数据训练来建立。这标志着数字化系统在通向具备“物理常识”的具身技术道路上迈出了关键一步。

麻省理工学院（MIT）工程师研发出一款可在吞服后自动发出信号的“智能药丸”，有望为长期依赖关键药物的患者提供一种全新的用药依从性管理手段。

【财新网】 “人类文明中所有被珍视的事物，都是智能的产物，而我们面临的所有问题，也同样源于智能——因此，正确对待人工智能（AI）至关重要。”1月19日，美国麻省理工学院（MIT）物理系教授、“未来生命研究所”（FLI）主席马克斯·泰格马克（Max ...

说到底，MIT这项关于递归语言模型的研究为我们展示了一种全新的AI工作方式。不再是让AI硬记所有信息，而是教会AI如何聪明地利用外部资源，如何分解复杂问题，如何进行有效的信息管理。这种方式不仅更加高效，也更加接近人类的思维模式。