04:00官方一手Berkeley BAIR Blog(博客/媒体)加州大学伯克利分校BAIR实验室庆祝2026届博士毕业生。Charlie Snell研究LLM测试时扩展与预训练之间的权衡,提出了如何将测试时推理转化为模型持久表示的关键挑战。Eve Fleisig设计语言模型以可靠公平地服务真实用户,利用用户偏好分歧进行训练与评估。Baifeng Shi构建通用视觉与机器人模型,毕业后加入Physical Intelligence。Devon Guillory研究计算机视觉中的数据偏移,致力于构建协作AI系统。行业BAIRBerkeley博士毕业生机器人大语言模型推荐理由:看看BAIR今年毕业的博士们都在忙啥——有研究LLM推理的、有做机器人模型的、还有搞AI公平性的,都去了不错的去处。原文