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麻省理工学院（MIT）研究人员与沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）及 HUMAIN 公司合作，发布了 MathNet。这是目前最大的开源奥数级数学问题数据集，包含来自 47 个国家的超过 30,000 道由专家编写的问题。

MIT CSAIL 研究人员提出 RLCR 方法，在强化学习中引入布雷尔分数（Brier scores），训练 AI 模型输出经过校准的置信度估计，在显著降低过度自信的同时，不牺牲准确率。

MIT CSAIL及其他机构的研究人员推出了CompreSSM技术，该技术通过在训练早期移除不必要的组件来压缩状态空间AI模型，从而在不牺牲性能的情况下实现更快的训练速度和更小的模型体积。