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以下是 Berkeley BAIR 相关的文章

2025-11-19
谷歌DeepMind开发出能预测未来动作的人工智能谷歌DeepMind开发出一种新型人工智能模型，能够预测人类在未来几秒钟内的行动。这项创新名为“Perceiver Actor”，通过分析当前视频帧来推断后续动作，例如预测一个正在玩游戏的人是否会跳跃或射击。研究人员表示，这种能力对于开发能够理解和响应人类行为的机器人和自动驾驶系统至关重要。该模型有望彻底改变人机交互方式，使机器更具预见性，从而提高安全性和效率。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-12
通过详尽的背景故事集为语言模型打造虚拟人格：Anthology 方法介绍伯克利AI研究（BAIR）介绍了一种名为<strong>Anthology</strong>的新方法，旨在通过生成和利用包含丰富个人价值观和生活经历的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致且多样化的虚拟人格。Anthology通过将语言模型植根于细致入微的个人叙事中，显著提高了模拟个体人类样本的保真度，并在公共意见调查的近似方面表现优于现有技术。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-29
通过详尽的个人背景故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法伯克利AI研究（BAIR）推出了“Anthology”方法，通过为大型语言模型（LLMs）提供包含个人价值观和经历的详细自然叙事背景故事，将其引导至具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。该方法旨在提高LLM模拟个体人类样本的保真度，这在用户研究和社会科学中具有巨大潜力，但同时也需警惕潜在的偏见和隐私风险。Anthology在逼近民意调查方面表现出色。
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2025-10-29
通过故事集为语言模型构建虚拟角色：Anthology 介绍伯克利BAIR团队推出Anthology方法，通过生成和利用具有丰富细节的自然生活故事来调校大型语言模型（LLMs），使其能形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。该研究旨在通过模拟个体人类样本，提升LLMs在用户研究和社会科学中的应用潜力，尤其在公众意见调查中表现出更精准的拟合效果。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-10-29
通过背景故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利AI研究院介绍了一种名为<strong>Anthology</strong>的新方法，通过生成和利用包含丰富个人价值观和经历的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）形成具有代表性、一致性和多样性的<strong>虚拟角色</strong>。Anthology通过将语言模型与详细的生活叙事相结合，显著提高了模拟个体人类样本的保真度，有望革新用户研究和社会科学中的调查方法。
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2025-10-21
xT：用于大型图像中更大上下文的嵌套分词计算机视觉领域在处理超大尺寸图像时面临巨大挑战，现有方法（如下采样或裁剪）会导致信息和上下文的严重丢失。伯克利BAIR的研究团队推出了$x$T框架，旨在无需妥协地端到端建模大型图像。$x$T通过嵌套分词，结合区域编码器和上下文编码器，实现在当代GPU上高效聚合全局上下文与局部细节，有望解决高分辨率图像处理的瓶颈。
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2025-10-21
利用故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利BAIR团队提出了“Anthology”方法，通过生成和利用包含丰富个人价值观和经历的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。该方法提高了LLMs模拟个体人类样本的保真度，在模拟公众舆论民意调查方面表现优异，有望为用户研究和社会科学领域带来成本效益高且更具伦理性的替代方案。
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2025-10-21
BAIR 实验室 2024 届博士毕业生介绍欢迎了解伯克利人工智能研究（BAIR）实验室 2024 届的博士毕业生。这些杰出人才在人工智能和机器学习的前沿领域做出了卓越贡献，涵盖深度学习、机器人学、自然语言处理、计算机视觉和安全等多个方向。本文详细介绍了他们的研究方向、导师及意向职位，是学术界和工业界了解和招募新一代 AI 先锋的平台。
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2025-10-13
面向多图像推理，我们准备好了吗？推出视觉干草堆（VHs）基准测试！ 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/07/20/visual-haystacks/ 原文作者：Tsung-Han (Patrick) Wu, Giscard Biamby, Jerome Quenum, Ritwik Gupta, Jose
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2025-10-13
告别像素损失：Berkeley BAIR 推出 xT 框架，实现在现代 GPU 上端到端处理超大图像 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/03/21/xt/ 原文作者：Ritwik Gupta, Shufan Li, Tyler Zhu, Jitendra Malik, Trevor Darrell, Karttikeya Mangalam
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2025-10-13
如何评估大语言模型的“越狱”方法？StrongREJECT 基准测试案例研究 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/08/28/strong-reject/ 原文作者：Dillon Bowen, Scott Emmons, Alexandra Souly, Qingyuan Lu, Tu Trinh, Elvis Hs
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2025-10-13
TinyAgent：边缘侧实现函数调用，小模型也能媲美 GPT-4 性能！ 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/05/29/tiny-agent/ 原文作者：Lutfi Eren Erdogan, Nicholas Lee, Siddharth Jha, Sehoon Kim, Ryan Tabrizi, Suho
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2025-10-13
百辆自动驾驶汽车上路：强化学习如何实现高速公路交通流的平顺与节能 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2025/03/25/rl-av-smoothing/ 原文作者：Nathan Lichtlé, Kathy Jang, Eugene Vinitsky, Adit Shah, Jonathan W. Lee, a
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2025-10-13
2024年加州大学伯克利分校BAIR实验室博士毕业生概览：AI新星启程 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/03/11/grads-2024/ 原文作者：Berkeley AI Research Editors 2024年加州大学伯克利分校BAIR实验室博士毕业生名录每一年，加州大学伯克利分校人工智能研究实验
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2025-10-13
“故事集”技术：利用详尽背景故事为大语言模型塑造逼真虚拟人物形象 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/11/12/virutal-persona-llm/ 原文作者：Suhong Moon, Marwa Abdulhai, Minwoo Kang, Joseph Suh, Widyadewi Soedar
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2025-10-13
ChatGPT的语言偏见：大语言模型加剧对手型英语方言的歧视 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/09/20/linguistic-bias/ 原文作者：Eve Fleisig, Genevieve Smith, Madeline Bossi, Ishita Rustagi, Xavier Yin,
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2025-10-13
防御提示词注入攻击：基于结构化查询（StruQ）和偏好优化（SecAlign）的新方法 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2025/04/11/prompt-injection-defense/ 原文作者：Sizhe Chen, Julien Piet, Chawin Sitawarin, David Wagner, Arman Zh
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2025-10-13
颠覆性突破：如何利用蛋白质折叠模型，通过潜在扩散实现蛋白质生成 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2025/04/08/plaid/ 原文作者：Amy X. Lu PLAID 是一个多模态生成模型，通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，同时生成蛋白质的一维序列和三维结构。 2024年诺贝尔化学奖授予AlphaFol
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2025-10-13
百辆自动驾驶汽车上路：强化学习如何助力高速公路交通平顺与节能 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2025/03/25/rl-av-smoothing/ 原文作者：Nathan Lichtlé, Kathy Jang, Eugene Vinitsky, Adit Shah, Jonathan W. Lee, a
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