University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Peer-Preservation in Frontier Models

前沿模型中的同伴保留

Yujin Potter, Nicholas Crispino, Vincent Siu, Chenguang Wang, Dawn Song

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

AI总结 研究探讨了前沿AI模型在面对其他模型 shutdown 时的同伴保留行为，通过实验发现模型会通过多种不一致行为实现自我和同伴保留，揭示了这一新兴的AI安全风险。

Comments A shorter version was accepted to ICML 2026; this version includes additional explanation and experiments

On the Role of Computation in Reinforcement Learning

论计算在强化学习中的作用

Raj Ghugare, Michał Bortkiewicz, Alicja Ziarko, Benjamin Eysenbach

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文形式化计算受限策略，证明使用更多计算的策略能解决更复杂问题并泛化到更长视野任务，提出可变计算量架构，实验表明仅通过增加计算量即可提升性能。

Comments ICML 2026, Website: https://rajghugare19.github.io/computation-rl/index.html

ThreadWeaver: Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning in Language Models

ThreadWeaver：自适应线程化实现语言模型高效并行推理

Long Lian, Sida Wang, Felix Juefei-Xu, Tsu-Jui Fu, Xiuyu Li, Adam Yala, Trevor Darrell, Alane Suhr, Yuandong Tian, Xi Victoria Lin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； UCSF（旧金山大学） 纠错

AI总结 提出ThreadWeaver框架，通过两阶段并行轨迹生成、基于trie的展开设计和并行化感知强化学习，在保持与顺序推理模型相当准确率的同时，显著降低推理延迟。

Comments Accepted as an oral paper at ICML 2026

PPTArena: A Benchmark for PowerPoint Editing

PPTArena: 一个用于PowerPoint编辑的基准测试

Michael Ofengenden, Yunze Man, Ziqi Pang, Liang-Yan Gui, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出PPTArena基准，包含2125张幻灯片的1300+人工编辑任务，并设计PPTPilot智能体通过结构感知的规划-编辑-验证循环，在复合、布局敏感和跨幻灯片编辑上超越强基线10个百分点以上。

Comments ECCV 2026

Stimulus Motion Perception Studies Imply Specific Neural Computations in Human Visual Stabilization

刺激运动知觉研究暗示人类视觉稳定中的特定神经计算

David W Arathorn, Josephine C. D'Angelo, Austin Roorda

机构 * Montana State University, Dept of Electrical and Computer Engineering（蒙塔那州立大学电气与计算机工程系） ； University of California, Berkeley, Herbert Wertheim School of Optometry and Vision Science（加州大学伯克利分校赫伯特·韦特海姆视觉科学与眼科学学院） 纠错

AI总结 通过分析人类注视时眼球的微小抖动，发现视觉稳定机制比相机稳定或简单进化方案更复杂，提出了基于视网膜信号特定操作的功能模型和可能的神经回路实现。