2026 BAIR 研究生毕业展
加州大学伯克利分校人工智能研究所(BAIR)庆祝 2026 届博士毕业生,涵盖机器人、大语言模型、计算机视觉及 AI 安全等领域。毕业生将前往 Physical Intelligence、OpenAI、Mistral AI 等机构任职或继续学术探索。
加州大学伯克利分校人工智能研究所(BAIR)庆祝 2026 届博士毕业生,涵盖机器人、大语言模型、计算机视觉及 AI 安全等领域。毕业生将前往 Physical Intelligence、OpenAI、Mistral AI 等机构任职或继续学术探索。
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 和 Google.org 宣布启动总额最高 1000 万美元的技术研究资助计划,旨在应对多智能体交互带来的系统级安全风险。该计划面向全球研究人员开放,重点支持沙盒测试、智能体网络科学、基础设施强化及监督控制四大方向,申请截止日期为 2026 年 8 月 8 日。
推荐理由:Google DeepMind联合多家机构发起千万美元资助,聚焦多智能体交互中的涌现风险与系统级安全研究。
Google DeepMind 启动为期三个月的 Google DeepMind Accelerator: Robotics 项目,从欧洲 15 家早期机器人初创企业中选出入选者。
Google DeepMind发布塞拉利昂预注册试验结果,显示Gemini辅助教学使数学成绩提升0.258个标准差,相当于1.2至1.7年学习进度。91.4%的对话用于构建概念理解,69%学生达到使用目标。研究同时发布教师培训指南与RCT方法手册。
Google DeepMind 在亚太地区启动首届“AI for the Planet”加速器项目,旨在利用前沿 AI 解决气候、农业和能源等环境挑战。该项目为期三个月,面向初创企业、研究团队和非营利组织,入选者将获得 Google AI 专家的指导及科学 AI 模型集成支持。项目将在新加坡举办线下训练营,目前开放意向注册。
Google DeepMind 宣布与新加坡政府启动新的国家 AI 伙伴关系,重点在医疗、教育和科研领域应用前沿 AI 技术。该合作包括利用 AlphaFold 加速传染病研究、向新加坡教师提供 Gemini for Education 培训,以及开发基于 Gemma 的视障跑步助手。
Google Research 通过开放软件、数据集及全球合作伙伴关系推动科学进步。其开源工具已赋能超 25 万研究人员,DeepVariant 等基因组学工具助力处理 250 万人的全基因组数据。医疗领域 MedGemma 模型下载量超 480 万,OHS 工具在 10 多个国家惠及 6500 万人。
Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部(MSIT)建立合作伙伴关系,将在首尔设立 AI Campus 以支持韩国 AI 战略。双方将利用 Gemini 驱动的 AlphaFold、AlphaGenome 等前沿 AI for Science 模型,加速生命科学、能源及气象领域的科研突破。此外,合作还涵盖人才培养及与韩国 AI 安全研究所(AISI)的安全研究协作。
Google DeepMind 宣布与印度政府建立 AI 伙伴关系,通过提供 AlphaFold、AlphaGenome 等前沿模型加速科学突破。Gemini 在印度学生中普及,并与 PM Publishers 合作将 200 万本教材转化为交互式数字内容。此外,Google.org 发起 3000 万美元 AI for Science 挑战以支持科研创新。
Google Research 2025 年在基础 AI、量子计算及科学发现领域取得多项突破。Gemini 3 成为最准确的大语言模型,在 SimpleQA Verified 等基准测试中表现优异,并引入生成式 UI 功能。Gemma 模型支持 140 多种语言,Willow 芯片通过 Quantum Echoes 算法实现量子优势,加速了科学发现进程。
Google DeepMind 宣布与英国 AI 安全研究所(AISI)签署新谅解备忘录,将合作从模型测试扩展至基础安全研究。双方将共享专有模型与数据,重点开展思维链监控、社会情感影响及经济系统评估等研究。此举旨在通过更稳健的评估方法,确保前沿 AI 系统的安全与责任。
Google DeepMind 宣布深化与英国政府的合作,旨在通过提供前沿 AI 工具加速科学发现、教育现代化及国家安全建设。双方将建立首个自动化科学实验室,优先向英国科学家开放 AlphaEvolve 等模型,并探索 Gemini 在教育与公共服务中的规模化应用。
Google DeepMind 在新加坡设立新研究实验室,加速前沿 AI 在亚太地区的研发与应用。新团队将聚焦 Gemini 核心能力提升及语言文化包容性研究,并与政府、企业及学术界深化合作。此举旨在通过 AlphaFold、SEA-LION 等成果,推动 AI 技术更好地服务亚太地区多样化需求。
AMD 联合 Hugging Face 与 Data Monsters 举办 AMD Open Robotics Hackathon,面向 18 岁以上参与者开放报名。
Hugging Face发布深度分析,指出美国出口管制反而加速了中国国产芯片与开源模型的协同创新。DeepSeek、Qwen等模型通过架构优化降低推理成本,并率先适配华为昇腾等国产硬件。这种“非NVIDIA优先”策略正在催生独立于CUDA的软件生态,推动全球AI基础设施向多极化演变。
推荐理由:文章梳理了美国出口管制如何倒逼中国加速国产芯片与开源模型协同创新,揭示了全球AI算力格局的重构路径。
Hugging Face 宣布 Sentence Transformers 从达姆施塔特工业大学 UKP Lab 正式转入 Hugging Face,由 Tom Aarsen 继续领导项目。该项目拥有超过 16,000 个公开模型和百万级月活用户,将继续保持 Apache 2.0 开源协议和社区驱动模式。
推荐理由:Sentence Transformers 正式并入 Hugging Face,由官方接手维护,为开源嵌入生态带来更稳定的基础设施支持。
Arm 将出席 PyTorch 大会,展示如何利用 PyTorch 和 ExecuTorch 赋能开发者构建和部署 AI 应用。现场将演示 vLLM、Mixture of Experts 及 ExecuTorch 在云、移动端和边缘侧的最新优化用例,并提供关于 Yellow Teaming 等负责任 AI 实践的个性化工作坊。