自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，而非模型自主选择。
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Berkeley AI ResearchAI 评分3434
OpenAI Alignment 研究博客精选AI 评分6666 OpenAI 调查 RL 训练中意外对 CoT 打分的影响
OpenAI 披露其自动检测系统发现，GPT-5.4 Thinking、GPT-5.1 Instant 至 GPT-5.4 Instant、GPT-5.3 mini 和 GPT-5.4 mini 在 RL 训练中曾被意外对 CoT 打分，GPT-5.5 未受影响。
推荐理由：OpenAI 公开了自家 RL 训练中意外对 CoT 打分的检测系统与影响分析，可供理解 CoT 可监控性为何脆弱。
OpenAI Alignment 研究博客精选AI 评分7171 OpenAI 发布 Auto-review：用独立智能体审查 Codex 越界操作
OpenAI 在 Codex 中上线 Auto-review，用独立的 Codex 智能体在沙箱边界审查越界操作，替代同步人工审批。官方称 Auto-review 模式下 Codex 会话需人工审批的频率比手动审批模式低约 200 倍，被审查的操作中约 99% 获批准，拒绝后 Codex 在超过一半情况下能自行找到可接受的方案。
推荐理由：OpenAI 公开 Auto-review 的内部部署数据与安全评测结果，可了解用独立智能体替代人工审批的取舍。
OpenAI Alignment 研究博客AI 评分5555 OpenAI 开源思维链可监控性评测数据集与参考代码
OpenAI 开源其思维链可监控性工作的一部分数据集与参考代码，包含评测套件中的大部分数据集、计算可监控性指标 g-mean 2 的代码，以及一种新的交叉拟合过滤策略，仓库地址为 https://github.com/openai/monitorability-evals。
Berkeley AI ResearchAI 评分2727 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度。该方法针对长时程规划中计算图病态、非贪心结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使基于梯度的规划更稳健。
OpenAI Alignment 研究博客AI 评分2525 OpenAI 推出 Safety Fellowship，资助独立安全与对齐研究
OpenAI 开放 Safety Fellowship 申请，面向外部研究者、工程师和从业者，资助其开展高级 AI 系统安全与对齐研究，项目期为 2026 年 9 月 14 日至 2027 年 2 月 5 日。
Berkeley AI ResearchAI 评分3535 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 特征交互
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，利用稀疏性、低阶性和层次性结构，将 LLM 中影响输出的关键交互识别转化为稀疏恢复问题，可扩展到比此前方法大数个数量级的规模。
Berkeley AI ResearchAI 评分2424 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可跨四类成像域预测系统性能
伯克利 AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量和噪声模型即可量化测量所含信息量，无需重建算法或任务专用解码器。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个域中均能预测下游解码性能，优化后设计可匹配 SOTA 端到端方法，且内存和算力需求更低。相关成果发表于 NeurIPS 2025 论文。