GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench
GitHub 发布代码审查离线基准 ReviewBench，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布特征，构建了覆盖 19 种语言、219 个公开 PR 的评测集。
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GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把多年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 把 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：作者把 CUDA 优化知识整理成结构化上下文交给进化搜索，让 MLX 内核在 Apple Silicon 上接近专家水平，可看跨平台迁移的做法。
Berkeley AI ResearchAI 评分5757 智能免费之后：面向智能体、承载智能体与由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人发布观点文章，指出 GPT-4 级能力从 2023 年初约每百万 token 30 美元降至如今不到 1 美元，部分供应商低于 0.10 美元，并提出数据系统面临面向智能体、承载智能体、由智能体构建三类挑战。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述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子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法多由外部固定并行结构，未教会模型按问题难度自适应选择并行度。