BAIR
4 条- 01从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年内核优化经验迁移到 Apple Silicon
BAIR 提出 K-Search 方法，将 CUDA 优化知识跨架构迁移至苹果 MLX 框架，实现 AI 计算在 Apple Silicon 上的高效适配。
- 02教大语言模型更新信念以实现高效长程交互
BAIR 提出信念更新机制，使 LLM 在多步交互中动态修正内部状态，提升长周期任务规划与响应一致性。
- 03智能是免费的，那接下来呢？面向智能体的数据系统
BAIR 分析 AI 推理成本断崖式下降趋势（年降幅中位数达 50 倍），呼吁构建支持 Agent 自主运行的数据基础设施。
- 042026 年 BAIR 研究生成果展
伯克利人工智能研究所（BAIR）公布 2026 届博士毕业生研究成果，覆盖机器人、LLM 推理、AI 安全等前沿方向。