Berkeley 团队用 K-Search 将 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon 的 MLX
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 基于进化式内核搜索框架 K-Search 构建 MLX 后端和结构化 CUDA 到 MLX 翻译层，把既有 NVIDIA 内核经验转化为 Apple Silicon 可用的优化指导。
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Berkeley AI ResearchAI 评分4444 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的递归摘要转化为自然语言"信念状态"，并通过信念评分监督其信息内容。在协作编程基准 CollabBench 上，采用重建式信念评分的 ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
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伯克利 AI 研究提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模 LLM 中识别驱动模型输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展至数千特征时仍保持高忠实度，而 LIME、Banzhaf 等边际方法忠实度明显更低。
Berkeley AI ResearchAI 评分4747 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从含噪测量中估计信息量，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下游解码性能。该方法在 NeurIPS 2025 论文中展示，优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器。
Berkeley AI ResearchAI 评分4646 无需 TD 学习的强化学习：分治法实现长时程 off-policy RL
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