智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，推理成本正快速下降——GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，基准测试中推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。
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Berkeley AI ResearchAI 评分4242
Berkeley AI ResearchAI 评分1212 2026 届 BAIR 博士毕业生展示：从机器人到 LLM 推理的研究版图
加州大学伯克利分校 BAIR 实验室展示 2026 届博士毕业生，其研究覆盖机器人、LLM 推理、计算机视觉、生成模型、AI 安全与医疗 AI 等方向。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Physical Intelligence、Amazon 等机构，以及 UCLA、普林斯顿 CITP 和芝加哥大学等学术岗位。
Berkeley AI ResearchAI 评分3737 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、开启多少并发线程以及如何协调。文章指出，现有方法如 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，而非模型自主选择。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 Berkeley AI Research 提出 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中注入随机性以促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心局部极小值和高维视觉潜空间失效等问题，使基于梯度的规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 伯克利提出基于信息量的成像系统设计框架，登NeurIPS 2025
伯克利AI Research提出一种直接以互信息评估和优化成像系统的框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测了解码器性能，优化后的设计达到SOTA端到端方法水平，且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器设计。