而马毅是那类觉得不够的人，他于无声处开始提问：智能的本质是什么？自 2000 年从伯克利大学博士毕业以来，马毅先后任职于伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学，现担任香港大学计算与数据科学学院院长。他和团队提出的压缩感知技术，到现在还在影响计算机视觉中模式识别领域的发展。
仅需5000美元就能实现人形机器人3D打印？UC伯克利这次又又又整新活了！注意看，画面中这个正在认真写名字的小家伙，就是来自UC伯克利的最新作品——人形机器人Berkeley Humanoid Lite （BHL）。
不用动作捕捉，只用一段视频就能教会机器人学会人类动作，效果be like：
具身智能最大的挑战在于泛化能力，即在陌生环境中正确完成任务。最近，Physical Intelligence推出全新的π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现了泛化，各种家务都能拿捏。
AI也会偷偷努力了？Letta和UC伯克利的研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考，大幅提升推理效率。
其实……不用大段大段思考，推理模型也能有效推理！
视觉AI终极突破来了！英伟达等机构推出超强多模态模型DAM，仅3B参数，就能精准描述图像和视频中的任何细节。刚刚，英伟达联手UC伯克利、UCSF团队祭出首个神级多模态模型——Describe Anything Model（DAM），仅3B参数。
AI 也要 007 工作制了！
作为学术研究项目，原加州大学伯克利分校的Chatbot Arena，其网站已成为访客试用新人工智能模型的热门平台，现正转型为独立公司。
当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时，加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹：别再卷 token 了，无需显式思维链，推理模型也能实现高效且准确的推理。
