OpenAI courtise la promotion 2026 de BAIR

La promotion 2026 Le laboratoire Berkeley Artificial Intelligence Research, appelé BAIR, célèbre sa promotion 2026 de diplômés en doctorat. L’annonce présente des travaux couvrant la robotique, l’intelligence incarnée, les grands modèles de langage, le raisonnement et la vision par ordinateur. Elle cite également la modélisation générative, la sûreté de l’IA, les interactions humain-machine, la santé et les sciences. BAIR indique que ces chercheurs ont publié des travaux, construit des systèmes et accompagné leurs pairs. Le laboratoire précise que leurs prochaines étapes incluent des postes universitaires, des fonctions postdoctorales, des laboratoires industriels et des startups fondées par certains diplômés. Lire la présentation de BAIR

Des parcours spécialisés Les profils réunis par BAIR montrent une forte diversité de sujets et de débouchés. Baifeng Shi travaille sur des modèles généralistes de vision et de robotique, avant de rejoindre Physical Intelligence. Charlie Snell étudie les liens entre la mise à l’échelle pendant l’inférence et le préentraînement des modèles de langage. Eve Fleisig conçoit des modèles de langage plus fiables et équitables pour des populations d’utilisateurs variées. Elle rejoindra le Princeton CITP comme chercheuse postdoctorale. Grace Luo travaille sur l’interprétation et le contrôle des modèles génératifs. Elle deviendra chercheuse industrielle. Le site de Baifeng Shi détaille son parcours de recherche.

Berkeley relie recherche et industrie

Des recrutements ciblés Plusieurs diplômés rejoignent directement des acteurs connus de l’IA. Hanlin Zhu, qui travaille sur le raisonnement des grands modèles de langage, intégrera OpenAI comme membre du personnel technique. Josh Kang deviendra scientifique en IA chez Mistral AI. Lisa Dunlap rejoindra Anthropic comme ingénieure de recherche après ses travaux sur l’audit des modèles génératifs. Kevin Black poursuivra ses recherches sur l’apprentissage robotique à grande échelle chez Physical Intelligence. Long Lian intégrera Thinking Machines Lab pour travailler sur des systèmes multimodaux et multi-agents en temps réel. Ces affectations relient des travaux doctoraux à des équipes industrielles précises.

Des applications concrètes Les recherches présentées couvrent aussi des usages spécialisés. Junhao Xiong développe des méthodes d’apprentissage automatique pour la biologie, avec un intérêt pour les protéines génératives. Nikita Mehandru travaille sur le raisonnement clinique et la progression des maladies à partir de dossiers médicaux électroniques. Kaylo Littlejohn étudie les modèles vocaux et le traitement du langage naturel. Il a participé à des outils multimodaux qui traduisent l’activité cérébrale en texte, parole personnalisée et avatar parlant. Maulik Bhatt développe des robots capables de coordonner leurs actions avec des humains et d’autres robots. Il rejoindra Toyota Woven.

Les universités accueillent plusieurs chercheurs

Des carrières académiques La promotion comprend également plusieurs trajectoires universitaires. Haozhi Qi travaille sur la manipulation robotique et l’apprentissage des robots. Il deviendra chercheur chez Amazon et professeur à l’Université de Chicago. J.D. Zamfirescu-Pereira rejoindra UCLA comme professeur adjoint en informatique, après des travaux sur la conception conjointe entre humains et systèmes d’IA. Kunhe Yang poursuivra un postdoctorat à Stanford sur les fondements théoriques des algorithmes dans des environnements influencés par les incitations humaines. Eve Fleisig rejoindra Princeton. Ces parcours prolongent les recherches menées à Berkeley dans plusieurs disciplines de l’IA.