Hugging Face 提出 BenchMIRT：在提示词粒度上审计大语言模型评测基准
Hugging Face 发布 BenchMIRT 方法，基于多维 Item Response Theory 在单个提示词粒度上审计 LLM 评测基准实际测量的能力。
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Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：用稀疏恢复方法在大语言模型中规模化识别关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX（Spectral Explainer）及其改进版 ProxySPEX，基于信号处理与编码理论，将大语言模型中关键交互的发现转化为可求解的稀疏恢复问题，以远少于既有方法的消融次数识别有影响力的特征、数据与模型组件交互。
Berkeley AI ResearchAI 评分2727 Berkeley 团队提出信息驱动的成像系统设计框架
Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出一种直接评估和优化成像系统信息量的框架，基于互信息衡量测量数据区分物体的能力，并可在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域预测解码器性能。