根据@berkeley_ai，加州大学伯克利分校和旧金山分校的研究人员由@KayloLittlejohn、@CheolJunCho、@ChangLabUcsf和@GopalaSpeech领导，成功开发了一种大脑到语音的神经假体，可以为严重瘫痪的患者恢复自然语音。该研究发表在@NatureNeuro，这项技术有潜力显著改善瘫痪患者的沟通能力，为提高生活质量和参与社会互动提供了新的途径。

根据DeepLearning.AI，Kevin Frans与加州大学伯克利分校的同事们引入了一种加速图像生成的新方法。这种“捷径”方法使模型能够进行更大的去噪步骤，相当于多个较小步骤，而不损失输出质量。这一进展可能通过加快数据处理和模型训练，提高基于图像的交易分析的效率。[来源：DeepLearning.AI]

根据伯克利AI研究小组的推文，2025年UC伯克利成就奖中@johnschulman2和教授@istoica05的获奖公告中没有提供任何加密货币交易信息或见解。