Berkeley AI Research2222BAIR在CoRL 2026
BAIR团队在2026年11月9日至12日于德克萨斯州奥斯汀举行的机器人学习会议（CoRL）上展示多项研究成果，包括33篇主会论文、4个突破性海报、10场口头报告和7场专题演讲，其中教授Negar Mehr将发表早期职业主题演讲。会议涵盖机器人视觉语言行动模型、具身智能体、细粒度操作对齐、后见之明奖励编辑等议题。
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Baseten Labs6565研究表明策略内自我蒸馏（OPSD）存在偏差且效果有限
研究表明，策略内自我蒸馏（OPSD）在特定场景下可能仍有价值，但不应投入更多研究资源。OPSD 通过学生模型自身生成的带上下文提示的输出进行训练，但研究表明这种密集的监督可能引入偏差，尤其对训练好的模型效果更差。
Google Research精选7272Google Research 用智能手表传感器识别高血压迹象
Google Research 在 Nature 发表多模态 AI 系统 AI-PPG-ACC-HTN，无需袖带校准，仅用消费级智能手表的 PPG 与加速度计数据被动识别高血压状态。
推荐理由: 研究用智能手表 PPG 与加速度计数据被动识别高血压，并以 24 小时动态血压监测为金标准给出筛查与确认两阶段的量化结果。
Epoch AI6565Epoch Capabilities Index 更新采用贝叶斯模型方法论
Epoch Capabilities Index (ECI) 更新采用贝叶斯模型方法论，提供更可靠的模型能力不确定性估计及模型间能力比较概率。新方法基于四参数逻辑斯蒂（4PL）项目反应理论（IRT），使用 Claude 3.5 Sonnet（ECI 130）和 GPT-5（ECI 150）作为锚点模型，通过线性变换固定参数位置和尺度，实现跨时间一致性。
IT之家 · AI6565labscommunity 开源项目 npu-driver 使用 NPU 渲染 Win11 桌面
开源项目 npu-driver 通过 NPU 渲染 Win11 桌面，刷新率仅 2-3Hz，目标 30Hz。该项目采用 Apache 2.0 协议，已在搭载英特尔 Panther Lake 处理器的设备上测试，能基本运行桌面及应用窗口，并能在必要时切换回 GPU 渲染。
AI as Normal Technology超越自动化：AI 的新研究方向
超越自动化：AI 的新研究方向认为 AI 不应仅限于自动化人类劳动，而应探索增强人类、促进人机协作的新方向。该观点主张 AI 研究应关注白盒智能体、过程追踪、人机交互设计等新问题，以推动 AI 超越纯粹的技术自动化，实现更广泛的应用。
Amazon ScienceAmazon Science 推出 Priming 技术，无需从头微调即可改变 AI 模型架构
亚马逊科学提出 Priming 技术，通过利用预训练 Transformer 权重将混合状态空间模型的预训练成本降低 99% 以上，使开发者能够研究此前因成本过高而难以探索的问题。
- Baseten Labs7575
Base Labs 研究发现：模型迭代学习时为何会遗忘事实？基于 talkie-1930-13b-it 的实验分析
Base Labs 研究发现，使用 talkie-1930-13b-it 模型迭代学习 2011-2019 年体育事实会导致事实遗忘，遗忘事实仍存在于模型权重中。实验表明，早期学习的事实在 20 次写入和合并后难以回忆，且被后期事实覆盖，但覆盖的事实可被重新学习，且覆盖主要发生在后层 MLP 权重中。
- Amazon Science
图形中心智能体：如何利用图结构实现智能体推理
Amazon Science 发布图形中心智能体技术，通过将网络表示为包含设备属性和连接的持续同步图（数字孪生），结合级联图算法（分解、聚合、溯源）和智能体编排，实现复杂网络故障的分钟级根因分析，在 NTT DOCOMO 的 MWC 演示中达到 95% 准确率。
Google Developers BlogSparse VideoGen (SVG) 如何在 TPU 上加速视频扩散的时空注意力计算
稀疏视频生成（SVG）通过识别视频扩散模型中不同注意力头的时空结构，动态路由注意力头至空间或时间掩码，将理论上的稀疏性转化为实际端到端速度提升。在TPU v6e上，SVG保留约38.87%的查询-键对，实现3.5倍推理加速，同时保持给定稀疏度下的输出质量。该方案采用自定义JAX和Pallas Splash注意力内核，将理论稀疏性转化为硬件上的物理稀疏性。
Import AI7575Import AI 470: 机器无权；SPADE 自动化环境生成；Hawkeye 构建更好 GPU 内核
研究显示 AI 加速了网络漏洞发现，但对数学研究影响较小，且 AI 研究本身未见明显加速。SPADE 项目通过自博弈在合成环境中生成训练数据，使用 Qwen3-30B 模型效果最佳，在游戏和工具环境任务上均显著提升性能。Hawkeye 工具用于优化 GPU 内核构建。
- Berkeley AI Research
适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
适应并行推理让模型根据问题自行决定何时分解和并行化独立子任务、同时启动多少线程以及如何协调。现有方法如固定并行、启发式结构化搜索和蒙特卡洛树搜索等，均在模型外部决定并行结构。最新进展如 ParaThinker 和 GroupThink 等尝试让模型自适应选择并行策略，但决策仍受外部限制。
