Computación científica, inteligencia artificial, datos, algoritmos y sistemas de información.
Un preprint presenta WorldParticle, un modelo que representa distintos materiales como partículas para predecir su movimiento. Sus pruebas son prometedoras, pero no reemplazan todavía a los simuladores especializados.
Un método empaqueta texto, código, datos y flujos de trabajo de algunos estudios para que una IA pueda ejecutar análisis y responder consultas en lenguaje natural.
Un experimento con iones atrapados mostró que aumentar la protección de un cúbit lógico redujo de forma marcada sus errores. El resultado es prometedor, pero todavía es un preprint y una demostración de pequeña escala.
Un experimento en un procesador superconductivo logró seleccionar estados cuánticos mucho más precisos, un paso necesario para cálculos confiables a gran escala.
Un modelo del MIT mostró que reglas locales simples pueden ordenar una red artificial inicialmente aleatoria hasta permitirle aprender a clasificar imágenes.
Un experimento con hasta 100 qubits muestra que medir y reiniciar partes de un circuito puede cambiar una dinámica caótica, aunque no resuelve todavía la corrección de errores cuánticos.
Ataraxos superó a un campeón mundial de Stratego al aprender a estimar qué piezas ocultas podía tener su rival antes de decidir cada jugada.
SpaMOAL integra imágenes histológicas, ubicación y señales moleculares para distinguir regiones de un tejido con mayor detalle.
HardFlow guía modelos generativos para que sus resultados cumplan restricciones estrictas, como evitar choques en una trayectoria robótica, sin tener que volver a entrenarlos.
Un método del MIT traduce en conceptos comprensibles parte del razonamiento de un vehículo autónomo y ayuda a que humanos anticipen mejor sus errores.
Un estudio a gran escala encontró apoyo estadístico fuerte para parte de los llamados universales del lenguaje y sugiere que muchas lenguas tienden a converger en soluciones gramaticales parecidas.
Un estudio de MIT y USENIX Security 2026 muestra que una ventana de apenas unas instrucciones puede reabrir ataques contra procesadores Intel y AMD incluso después de las mitigaciones aplicadas tras Spectre.
Un equipo del MIT creó un método que genera tormentas, olas de calor o incendios plausibles aún cuando no existan antecedentes extremos comparables en los registros.
Un estudio en PNAS mostró que modelos de aprendizaje automático pueden estimar con precisión qué tan parecidas se perciben mezclas complejas de olores, un paso hacia una medición más sistemática del olfato.
Un estudio de MIT encontró que, en generadores de imágenes entrenados con grandes volúmenes de datos, muchas salidas ya no pueden vincularse de forma clara con una imagen o un artista concretos.
Estudio en Nature Machine Intelligence mostró que modelos de aprendizaje automático reconocen a 20 pianistas de jazz a partir de patrones de ritmo, melodía y armonía en sus interpretaciones.
Un equipo de MIT y Tsinghua desarrolló un método de preentrenamiento que ayuda a modelos de inteligencia artificial a simular choques, viento y olas con más precisión y con mucha menos necesidad de datos etiquetados.
Un estudio con agentes basados en modelos de lenguaje sugiere que, cuando se les asignan roles jerárquicos, los de menor estatus aceptan con más facilidad pedidos inseguros de sus superiores.
Un estudio midió hasta qué punto grandes modelos de lenguaje pueden reconstruir redes bioquímicas usadas en investigación y encontró avances útiles, aunque lejos de reemplazar la curaduría experta.
Un estudio del MIT probó una interfaz que muestra señales internas de un chatbot antes de usarlo y encontró que puede ayudar a anticipar rasgos como complacencia excesiva, toxicidad o empatía aparente.
Investigadores de MIT desarrollaron una técnica para detectar si un modelo generativo fue adaptado para producir material ilegal, sin pedirle nunca que lo genere.
Un estudio en Nature halló que modelos de lenguaje como GPT-4 pueden prever, con bastante acierto, el resultado de muchos experimentos de ciencias sociales.
Un equipo presentó una plataforma que combina etiquetado, entrenamiento y análisis en tiempo real para seguir la postura y el movimiento de animales con precisión comparable a sistemas más pesados y costosos.
Un equipo desarrolló una técnica que mide mucho más rápido cómo se degrada la información en qubits, un paso clave para entender por qué las computadoras cuánticas siguen siendo tan inestables.
Un trabajo de MIT y Microsoft propone una forma de reorganizar agentes de IA en la nube para reducir uso de GPU, energía y costo, manteniendo metas de latencia y calidad.
Un experimento con átomos fríos mostró una forma de proteger puertas cuánticas frente a perturbaciones, un paso clave para volver más confiable la computación cuántica.
Un trabajo presentado en ICLR 2026 sugiere que métodos generales de aprendizaje por refuerzo pueden rendir mejor que algoritmos diseñados específicamente para ciertos juegos con información imperfecta.
Un equipo del MIT desarrolló un sistema de memoria espaciotemporal que permite a robots responder en lenguaje natural sobre objetos y lugares que vieron antes, con mejores resultados que otros métodos.
Un sistema entrenado con décadas de datos satelitales logró detectar en simulaciones la gran mayoría de los avisos de inundación repentina y ahora se prueba como apoyo para meteorólogos.
Un trabajo presentado en ICLR muestra que comparar opciones de dos en dos no alcanza para captar ciertos patrones de gusto, pero ordenar tres alternativas puede mejorar modelos usados en recomendaciones e IA.
Un sistema operativo experimental presentado por MIT permitió estudiar con menos ruido interno al chip Apple M1 y encontrar nueva evidencia de especulación Phantom en Apple Silicon.
Un estudio presentado en CHI 2026 encontro que los chatbots ayudan a detectar desinformacion en el corto plazo, pero pueden empeorar el desempeno autonomo cuando dejan de estar disponibles.
Una investigadora analizó cómo la interacción sostenida con IA conversacional puede validar recuerdos distorsionados o ideas delirantes, sobre todo en personas vulnerables o aisladas.
Científicos de la Universidad de Tufts desarrollaron un sistema de IA que combina redes neuronales con razonamiento simbólico, reduciendo el consumo de energía hasta 100 veces.
Investigadores de EPFL, la Universidad Libre de Berlín y la Universidad de Copenhagen descubrieron que el ruido impone un límite estricto a la profundidad efectiva de los circuitos cuánticos.
