多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
几十年来，人工智能领域一直在思考一个看似简单但非常根本的问题： 如果一个智能体要在真实世界中行动、规划，并且和环境互动，它需要一个怎样的「世界模型」？
大模型的预训练-微调范式，正在悄然改写强化学习！伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，也能在多个任务中实现超强迁移，还能做到「读心术」级别的推理。这到底怎么做到的？
不用提前熟悉环境，一声令下，就能让宇树机器人坐在椅子上、桌子上、箱子上！
上世纪 90 年代末，我还是伯克利的一名学生，目睹了当年互联网诞生期的繁荣如同一场狂热的梦一样展开。
关于大模型产生幻觉这个事，从2023年GPT火了以后，就一直是业界津津乐道的热门话题，但始终缺乏系统性的重磅研究来深入解释其根本机制。今天，伯克利的研究者们带来一个重要研究成果：让基于Transformer架构的语言模型产生幻觉的机制，恰恰也是让它们拥有超强泛化能力的关键。这就像是一枚硬币的两面，您想要哪一面，就得接受另一面的存在。
大语言模型解决不等式证明问题时，可以给出正确答案，但大多数时候是靠猜。推理过程经不起推敲，逻辑完全崩溃。
给大模型当老师，让它一步步按你的想法做数据分析，有多难？
只管填个资料，AI 就帮你搞定一切：从精准匹配到约会地点的挑选，再到时间安排，甚至还附赠一张定制化「约会海报」。最后，只需要拎包出门，赴一场线下约会。这不再是科幻剧《黑镜》的剧情，而是加州大学伯克利分校两位辍学 00 后学生打造的 Ditto——一款试图用 AI 重塑恋爱方式约会应用。
2024年，伯克利人工智能研究中心（BAIR）率先提出了一个新概念——复合人工智能系统（Compound AI Systems，简称CAIS）。这个看似简单的术语背后，蕴含着AI系统架构的根本性改变：不再依赖单一LLM的"超级大脑"，而是构建多组件协同的"智能生态系统"。
