高校专区
JUCAL: 在分类任务中联合校准偶然不确定性和本质不确定性
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UBS Zurich（瑞士联合银行 Zurich 分部） ； Kaiju Worldwide（Kaiju 全球）
AI总结 JUCAL通过联合校准偶然和本质不确定性，提升分类任务中预测不确定性的准确性。
Comments 11 pages + appendix. Preliminary version of an ongoing project that will be expanded with furhter evaluations
AdaEvolve: 基于自适应LLM的零阶优化
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Bespoke Labs
AI总结 AdaEvolve通过自适应优化框架提升LLM驱动的零阶优化性能，有效解决搜索过程中的非平稳动态问题。
StyleStream: 实时零样本语音风格转换
机构 * UC Berkeley（伯克利大学）
AI总结 StyleStream通过Destylizer和Stylizer实现实时零样本语音风格转换，采用非自回归架构，端到端延迟仅1秒。
青少年能否欺骗AI？评估低成本的外貌攻击对年龄估计系统的影响
机构 * Reality Inc ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Duke University（杜克大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； UC San Diego（南加州大学）
AI总结 研究评估了低成本外貌攻击对年龄估计系统的影响，发现合成胡须等修改可使AI将未成年人误判为成年人，视觉-语言模型的鲁棒性略低于专门模型。
Comments 13 pages, 6 figures
WildOS: 野外环境中的开放词汇物体搜索
机构 * Jet Propulsion Laboratory（喷气推进实验室） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Swiss Federal Institute of Technology（瑞士联邦理工学院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； FieldAI Inc.（FieldAI公司） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 WildOS通过结合安全几何探索与语义视觉推理，实现野外环境中的开放词汇物体搜索，显著提升导航效率和自主性。
Comments 28 pages, 16 figures, 2 tables
TxRay：活区块链攻击的代理事后分析
机构 * Decentralized Intelligence AG（去中心化智能AG） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Warwick（沃里克大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University College London（伦敦大学学院）
AI总结 TxRay通过代理系统利用LLM和工具调用，从有限证据中重建活区块链攻击，生成可执行的PoC并验证根本原因，提升攻击分析效率和覆盖范围。
Comments 24 pages, 8 figures
基于ML代理的HPC驱动建模用于混合量子系统中磁子-光子动力学
机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利劳伦斯国家实验室） ； Konan University（konan大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 本文提出基于ML代理的HPC驱动建模方法，用于高效模拟混合量子系统中的磁子-光子动力学，实现多尺度和多物理问题的高保真模拟与快速原型设计。
算子层面的非对数凹采样量子加速
机构 * Simons Institute for the Theory of Computing, University of California, Berkeley, USA（Simons理论计算研究所，加州大学伯克利分校） ； Department of Mathematics, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校数学系） ； Department of Mathematics, University of Michigan, Ann Arbor, USA（密歇根大学安娜堡分校数学系） ； Applied Mathematics and Computational Research Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA（伯克利国家实验室应用数学与计算研究部）
AI总结 该研究提出首个量子算法，通过算子层面的方法实现非对数凹采样任务的高效加速，显著提升了经典方法在复杂分布下的性能。
Comments 48 pages, 8 figures
Journal ref Proceedings of the National Academy of Sciences 123(8), e2512789123 (2026)
Landscaper：通过多维拓扑分析理解损失景观
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所）
AI总结 Landscaper通过多维拓扑分析揭示损失景观的几何结构，利用SMAD度量景观平滑度，提升模型诊断与架构设计能力。
具有类似冯·诺依曼架构的高维计算架构的自主学习
机构 * Redwood Center for Theoretical Neuroscience University of California at Berkeley（红木中心理论神经科学研究所 加州大学伯克利分校）
AI总结 本文提出了一种基于高维向量的计算架构，旨在模拟人类和动物的学习过程，结合心理学、生物学和传统计算，探索更高效、低能耗的计算方法。
Comments 20 pages including references, all contained in a single .tex file
vCache: 验证的语义提示缓存
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 vCache是一种具有用户定义误差率保证的验证语义缓存，通过在线学习算法动态优化阈值，实现更高的缓存命中率和更低的错误率。
Comments ICLR 2026 (accepted)
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