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"。
最近，30位世界顶尖数学家亲自出马，在UC伯克利对OpenAI o4-mini展开「围剿」，两天连出教授级难题，结果却当场集体「破防」！有人直言：这个AI，的确已接近数学天才的水平。曾经以为AGI遥遥无期，如今仿佛只剩临门一脚了……
来自华盛顿大学、AI2、UC伯克利研究团队证实，「伪奖励」（Spurious Rewards）也能带来LLM推理能力提升的惊喜。
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：
