MIT 团队构建多模态 AI 模型，让大模型“看懂”晶体三维结构

MIT研究人员团队在Nature发表论文，提出一个机器学习后处理层，通过从历史数据中学习现有预报模型的错误并修正其输出，将两周到六周范围的预报准确率翻倍。该模型在ECMWF的季节间预报竞赛中获第一名，首次在该时间范围内稳定超过气候学平均值，并显著改善洪水、寒潮等极端天气事件的预测；模型开源、低成本、可附加于任意预报模型，肯尼亚气象部门已接洽用于改进季风季预报。

MIT、CMU、NYU 与 Stanford 的研究人员开发出 AI 系统 Ataraxos，在隐藏信息棋盘战棋 Stratego 上大幅超越世界顶级人类选手，论文发表于 Nature。

MIT研究人员借助AI算法优化脂质纳米颗粒（LNP）的辅料配比，成功开发出耐热性更强的RNA疫苗配方。该配方使疫苗在室温下可稳定保存一年，或在37摄氏度下保存两个月，且在小鼠实验中产生的免疫反应与Moderna类似。AI算法通过少量实验数据快速收敛至最优解，将原本需数月的筛选过程缩短至几周。相关成果发表于《Nature Biotechnology》。

MIT 可持续供应链实验室发布 2026 年《供应链可持续发展现状报告》，调查 91 个国家 1810 名供应链从业者，83% 认为可持续发展对长期业务成功重要或非常重要，为报告七年历史最高。

MIT 生物学助理教授 Pulin Li 团队与研究生 Nicholas Hutchins 发现每条信号通路会在细胞中留下跨细胞类型一致的基因活性指纹，据此开发机器学习模型 IRIS，可回溯胚胎细胞在发育各阶段接收的信号，论文于 9 月 8 日发表在 Nature Methods。

MIT McGovern 研究所与 ICoN 中心在 PNAS 发文提出，判断人工神经网络是否具备生物合理性，关键看它能否在没有开发者干预下自组织出学习机制。他们用随机互连的神经元样单元和简单连接规则，构建出能识别模式、分类图像的自组织网络，性能与依赖反向传播的网络相当。研究认为，若大脑确实使用类似的突触基元完成反向传播的功能，将为机器与大脑在基本机制层面建立强关联。

MIT 统计与数据科学中心主任 Sasha Rakhlin 撰文探讨 AI 如何改变学术界，重点聚焦研究生科研与培养。他指出，验证速度与可靠性决定学科被 AI 推进的快慢，数学领域已有模型达到国际数学奥林匹克金牌水平，并在一年后产出新研究结果。他建议院系重新界定学术贡献与评价标准，并建设共享 AI 科研基础设施，以保留实验室的隐性知识与失败经验。

林肯实验室超级计算中心（LLSC）的 Lincoln AI Computing Survey（LAICS）系列调查已从首篇覆盖 57 款 AI 加速器扩展到最新一篇的 120 多款，持续对比各款商用加速器的峰值性能与峰值功耗。

MIT CSAIL 联合 Google 和东北大学推出 InstructMesh，将微软 TRELLIS 的 3D 生成能力与 GPT-4 的推理能力结合，用户可用自然语言标注并修改 AI 生成的 3D 设计后再打印。

MIT 研究者 Brian Hedden 与 Manish Raghavan 系统评估了针对算法单一栽培的主要反对意见，发表于 Philosophical Perspectives。