Leash Bio 用 DNA 编码库（DEL）采集蛋白质与小分子的高通量结合数据，并训练出仅用自家数据、在公开基准上追平 Boltz 的模型 Hermes。团队还发现 ChEMBL 中模型能凭结构猜出分子化学家，"谁做的"几乎和结构一样能预测活性。其数据可支撑数万次"lab-in-the-loop"模拟，现已发展为面向智能体可验证科学推理的 Minos，并发布预印本、博客与开放数据集。
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 在 K-Search 进化式内核搜索框架上新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到与 SPEX 相当的性能。
加州大学伯克利分校团队提出一种直接以互信息为指标的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统区分物体的能力。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域均能预测下游解码性能，优化后的设计达到与端到端方法相当的水平，且所需内存和算力更少、无需任务专用解码器。
