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UC Berkeley团队提出的端到端流程旨在解决该问题，研究团队跑通了首条能够从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹的完整链路：先从真实场景中的单目RGB视频中重建4D手-物交互过程，再将这些交互轨迹重定向到拥有22个自由度的Sharpa Wave灵巧手上。
Sowii 的第一个产品，是个小蘑菇，包挂潮玩「秃秃」。
UC伯克利，UC伯克利，EECS系主任也跑去Anthropic搞AI了。
刚刚，UC伯克利放出了一场号称“智能体最后的考试”的全新基准测试。它把当今最强的AI Agent们拉到考场上，让它们干真正的活——在Siemens NX里建3D模型、在Unreal Engine里搭游戏场景、在Adobe After Effects里做特效合成。
2026年5月，两篇重磅研究在一周内相继发表。一组来自加州大学伯克利分校研究团队，样本是美国 20 所公立研究型大学的 95,513 名本科生。研究发表在《Science》科学杂志上，主题是大学生如何使用生成式 AI，以及怎样用它作弊。
伯克利等发布FST框架：通过快慢分层解决大模型持续学习死局。
UC伯克利联合斯坦福提出的Combee，正是为此而来。它把Prompt Learning从低并发、顺序式更新，推进到高并发、分布式经验聚合，并已在ACE和GEPA中完成验证。
近日，由普林斯顿大学 Tri Dao（FlashAttention 的一作）和加州大学伯克利分校 Ion Stoica 领导的一个联合研究团队也做出了一个超快的索尼克：SonicMoE。据介绍，SonicMoE 能在英伟达 Blackwell GPU 上以峰值吞吐量运行！并且运算性能超过了 DeepSeek 之前开源并引发巨大轰动的 DeepGEMM。
伯克利团队归纳出7种反复出现的模式：智能体和评测程序共享运行环境、标准答案暴露给被测系统、对不可信输入调用eval()、LLM裁判缺乏输入过滤、字符串匹配过于宽松、评分逻辑本身有bug、以及评测程序信任被测系统产生的输出。
SiFive 是一家由加州大学伯克利分校工程师创办的公司，这些工程师创造了开源芯片设计，该公司已获得一轮超额认购的 4 亿美元融资，公司估值达 36.5 亿美元。