预测电网空间天气风险
Microsoft Research 开发端到端机器学习管道，能在美国大陆 66,935 个变电站上提前 30~60 分钟预测空间天气风险，并在评估期内检测到近 80% 的重大事件。系统融合 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预测、地质导电率等特征，利用梯度提升模型估算 dB/dt，检测率分别为 76.5%（重大）、81.2%（严重）和 64.1%（极端）。
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Microsoft ResearchAI 评分4646
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4545 GitHub Copilot app for Beginners: How to build custom workflows with canvases
GitHub Copilot app 引入 canvas（canvas extension）功能，允许用户根据所需工作流创建可定制的界面，而非适应固定屏幕。用户通过 `/create-canvas` 技能并用自然语言描述工作流、界面操作和 Agent 能力来生成界面，如发布说明或看板。该 canvas 是双向的，用户操作和 Agent 更新实时同步，且创建的 canvas 可保存为扩展供团队共享。
Berkeley AI Research精选AI 评分8888 从CUDA到MLX K-Search实现内核知识迁移至Apple Silicon
研究基于K-Search框架扩展MLX后端，开发了结构化CUDA到MLX翻译层，将CUDA内核的优化知识迁移至Apple Silicon。在Attention内核上，该方法达到0.97x的加速比；在Mamba SSM内核上，实现了比社区mlx-lm高约20倍的Prefill吞吐量。
推荐理由：研究展示了将CUDA内核知识通过结构化翻译层迁移至MLX，在Apple Silicon上达到接近专家水平的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分5555 ABBEL 框架用于训练 LLM 更新信念以实现高效长时序交互
ABBEL 是一个框架，它将摘要转化为自然语言信念状态，并引入信念分级来监督每个信念状态的内容，以解决 LLM 长上下文窗口无法无限扩展的问题。在 CollabBench 协作编码任务中，ABBEL-rec-BG 减少了与全上下文模型的性能差距约 50%，且训练步数减少 50%。
Berkeley AI ResearchAI 评分3939 智能已免费，接下来怎么办？面向、由、为代理的数据系统
随着 GPT‑4 级别推理成本从 2023 年的每百万 token 约 $30 降至今日不到 $1，甚至低于 $0.10，AI 正进入几乎免费时代。作者提出三大挑战：为代理设计数据系统、为代理构建可管理状态的系统，以及让代理自己合成可信的数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分1515 2026 BAIR Graduate Showcase
Berkeley AI Research (BAIR) 2026 届博士毕业生展示了跨越机器人、LLM 推理、计算机视觉、生成模型和 AI 安全等领域的开创性工作。研究涵盖了 LLM 扩展范式、模型可靠性、生成模型可解释性以及人机协同设计等前沿课题。毕业生正前往行业研究实验室、学术职位及初创公司，其中有成员加入 OpenAI 和 Mistral AI。
Berkeley AI ResearchAI 评分2020 Adaptive Parallel Reasoning：高效推理扩展的新范式
Adaptive Parallel Reasoning 通过让模型自行决定何时拆分任务、并行线程数以及协调方式，缓解了传统顺序推理导致的上下文旋转、延迟和计算成本。文章综述了从固定并行到自适应控制的多种方法，并以 ThreadWeaver、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等实例为例，展示了在数学、编码和代理任务中的应用。
Berkeley AI ResearchAI 评分5555 GRASP：用于长视野世界模型的基于梯度的规划
GRASP 是一个用于学习动力学（世界模型）的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间的并行优化，并向状态迭代中添加随机性以进行探索。研究表明，在 H=80 的测试中，GRASP 的成功率达到 10.4%，中位成功时间为 58.9s，优于其他方法。
Berkeley AI ResearchAI 评分5050 Identifying Interactions at Scale for LLMs
SPEX 和 ProxySPEX 算法能够在大规模上识别 LLMs 的关键交互，克服了复杂性带来的计算不可行性。SPEX 利用稀疏性和低度特性，通过信号处理和编码理论将交互发现转化为可解的稀疏恢复问题。ProxySPEX 进一步利用模型中的层次结构，以约 10x 更少的 ablations 达到与 SPEX 相当的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分5656 信息驱动的成像系统设计研究
研究提出了一种基于互信息的框架，仅利用噪声测量和噪声模型来量化测量区分物体的能力，实现了成像系统的直接评估和优化。该信息指标预测了彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微镜等四个成像领域的解码器性能，且 IDEAL 方法无需解码器即可匹配端到端优化的性能。