2026 BAIR Graduate Showcase｜2026 年 BAIR 大学院生ショーケース

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab の 2026 年度卒業生の方々、おめでとうございます！今年も BAIR は、好奇心、創造力、そして粘り強さによって人工知能と機械学習の最前線を押し広げた、もう一つの素晴らしい博士号取得者グループを祝います。 彼らの研究は、現代 AI の広範な領域に及びます。ロボット工学と具身知性、大規模言語モデルと推論、コンピュータビジョン、生成モデリング、AI セーフティ、人間と AI の相互作用、科学・医療分野における AI などです。その過程で、影響力のある研究成果を発表し、現実世界に影響を与えるシステムを構築し、同僚たちを指導し、BAIR コミュニティをより良いものにするために貢献してきました。 今や彼らは、アイデアが流れるあらゆる場所へと旅立ちます。教員やポスドク職へ、産業研究ラボへ、そして自ら設立したスタートアップへと。また、いくつかの卒業生は次のステップを探しており、皆様からの声を心から歓迎しています。 これらの素晴らしい卒業生の功績を祝うために、ぜひ私たちにご参加ください。バークレーでの彼らのすべての達成に私たちは誇りを感じており、彼らが次に何をするのかを見るのを今か今かと待ちわびています！ *このアイデアを提供してくださった [Stanford AI Lab](https://ai.stanford.edu/blog/sail-graduates/) の皆様へ感謝いたします！* ## Baifeng Shi ** メール:**[baifeng_shi@berkeley.edu](mailto:baifeng_shi@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://bfshi.github.io/](https://bfshi.github.io/)** アドバイザー:** Trevor Darrell** 研究概要:** 私は、一般化されたビジョンモデルおよびロボットモデルの構築に取り組んでいます。** 次のステップ:** Physical Intelligence の技術スタッフ ## チャーリー・スネル ** メール:**[csnell22@berkeley.edu](mailto:csnell22@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://sea-snell.github.io](https://sea-snell.github.io)** 指導教員:** ダン・クライン** 研究概要:** 私の研究は、異なる大規模言語モデル（LLM）のスケーリングパラダイムがいつどのようにトレードオフ可能で、相互に交換可能かを理解することを目指しています。特に、テスト時のスケーリングでは各プロンプトを独立して扱い、推論の長い連鎖を描いた後、次のプロンプトまで完全に忘却します。これは、大規模データセットから圧縮表現を学習する事前学習とは決定的に異なります。私は、これらの計算のスケーリング手法間のギャップを埋めることが、この分野における重要な未解決課題であると信じています：モデルが対話を通じて保持できるような学習された表現へと、テスト時に描かれた推論を変換する方法をどのように開発するかです。** ## デヴィン・ギロリー **メール:**[dguillory@berkeley.edu](mailto:dguillory@berkeley.edu) **ウェブサイト:** [https://devinguillory.com](https://devinguillory.com) **指導教員:** Trevor Darrell **研究概要:** コンピュータビジョンモデルにおけるデータシフトの考慮 **今後の展望:** 協調型 AI システムの構築、共謀者を探しています。 ## Eve Fleisig ** メール:**[efleisig@berkeley.edu](mailto:efleisig@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://efleisig.com](https://efleisig.com)** 指導教員:** Dan Klein** 研究概要:** 私は、広範な実際の大規模言語モデル（LLM）ユーザーに対して信頼性が高く公平に機能する言語モデルを設計しています。まず、私の研究では、ユーザー間の意見の相違をシグナルとして活用し、すべてのユーザー層を対象とした LLM の訓練と評価を行います。次に、多様なユーザーが直面する困難な LHM の有害性を切り離すための厳密な評価手法の開発に取り組んでいます。最後に、モデルが異なるニーズを持つユーザーに展開された際に生じる下流リスクを低減するため、不正確な自信（miscalibrated confidence）といった LLM の核心的な技術的欠陥への取り組みを行っています。これらを組み合わせることで、社会的有害性を最小化し、より広範な実世界のユーザーにとっての利益を最大化する LLM の構築が可能になります。** 今後の予定:** プリンストン大学 CITP（Center for Information Technology Policy）におけるポスドク研究員 ## Grace Luo ** メール:**[graceluo@berkeley.edu](mailto:graceluo@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://graceluo.net](https://graceluo.net)** 指導教員:** Trevor Darrell** 研究概要:** 私の研究は、生成モデルの解釈と制御に関するものです。例えば、画像生成器をコンピュータビジョンタスクに再利用したり、LLM（大規模言語モデル）のプロービングやステアリングを改善するために、言語活性化のメタモデリングに取り組んだりしています。** 今後の展望:** 産業界の研究員 ## Hanlin Zhu ** メール:**[hanlinzhu@berkeley.edu](mailto:hanlinzhu@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://hanlinzhu.com/](https://hanlinzhu.com/)** 指導教員:** Stuart Russell, Jiantao Jiao** 研究概要:** 私の研究は、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を理解し向上させることに焦点を当てています。** 今後の展望:** OpenAI の技術スタッフ ## Haozhi Qi ** メール:**[hqi@berkeley.edu](mailto:hqi@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://haozhi.io/](https://haozhi.io/)** 指導教員:** Jitendra Malik, Yi Ma** 研究概要:** 器用な操作とロボット学習** 次のステップ:** アマゾンで研究科学者として勤務; シカゴ大学で教員として就任 ## J.D. Zamfirescu-Pereira ** メール:**[zamfi@berkeley.edu](mailto:zamfi@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://zamfi.net](https://zamfi.net)** 指導教員:** Bjoern Hartmann** 研究概要:** 私の研究は、効果的な人間と AI の共同設計に焦点を当てています。私は言語インターフェースが AI と対話するための媒体として持つ限界を研究し、言語中心のインタラクションと、異なる抽象度レベルを活用した構造化されたユーザーインターフェースを融合させたシステムを構築しています。私は、デザインプロセスにおける強力な仲介者となる言語指向技術、例えば大規模言語モデル（LLM）やテキストから画像への変換モデルに焦点を当てています。これらの技術により、人間は高レベルの漠然とした目標（「子供が読み方を学べるゲームを作りたい」）から、低レベルの望ましくない出力への修正（「レシピの代替品に関する味の記述で『味わったことがあるから知っている』と言わないでください」）まで、あらゆる抽象度レベルで自らの希望を記述することが可能になります。** 今後の予定:** アシスタント教授、カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）コンピュータサイエンス学部 ## Jiachen Lian ** メール:**[jiachenlian@berkeley.edu](mailto:jiachenlian@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://jlian2.github.io](https://jlian2.github.io)** 指導教員:** Gopala Anumanchipalli** 研究概要:** 私の研究は、音声、ヘルスケア、システムにわたる人間中心の AI に焦点を当てています。** 募集要項:** スタートアップに参加する AI 人材を探しています ## Josh Kang ** メール:**[minwoo_kang@berkeley.edu](mailto:minwoo_kang@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://joshuaminwookang.github.io/](https://joshuaminwookang.github.io/)** 指導教員:** John Canny** 研究概要:** 私は自然言語処理（NLP）における言語モデルとその関連トピックを研究しています。具体的な関心は、人間ユーザーのシミュレーションと、対話型で協調的な AI エージェントの構築です。** 次のステップ:** Mistral AI の AI サイエンティスト ## Junhao (Bear) Xiong ** メール:**[junhao_xiong@berkeley.edu](mailto:junhao_xiong@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://www.linkedin.com/in/junhao-bear-xiong](https://www.linkedin.com/in/junhao-bear-xiong)** 指導教員:** Jennifer Listgarten, Yun Song** 研究概要:** Junhao (Bear) Xiong は、Jennifer Listgarten と Yun S. Song の指導のもと、UC バークレーの博士課程候補生です。彼の研究は生物学向けの機械学習手法に焦点を当てており、特にタンパク質のための生成モデル（generative modeling）に重点を置いています。以前はジョンズ・ホプキンス大学で応用数学とコンピュータサイエンスを専攻していました。** 募集要項:** リサーチサイエンティスト ## Kaylo Littlejohn ** メール:**[kaylo_littlejohn@berkeley.edu](mailto:kaylo_littlejohn@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://kaylolittlejohn.com](https://kaylolittlejohn.com)** アドバイザー:** Gopala Anumanchipalli** 研究概要:** 私の研究は、音声モデリングと自然言語処理（NLP）に焦点を当てています。脳活動からテキストや個別化された聴覚可能な音声、そして高忠実度の「デジタル・トークング・アバター」へ正確に変換するマルチモーダル AI ツールの開発を共同で主導しました（Nature 2023, Nature Neuroscience 2025）。また、Roblox では音声モデリングの技術リーダーも務めています。** 募集職種:** リサーチサイエンティスト / エンジニア ## Kent Chang ** メール:**[kentkchang@berkeley.edu](mailto:kentkchang@berkeley.edu)** ウェブサイト:** [https://kentkc.org](https://kentkc.org)** 指導教員:** David Bamman** 研究概要:** 私は自然言語処理（NLP）および多モーダル機械学習に取り組んでおり、大規模言語モデルの評価や、対話・物語・社会的相互作用の理解のための多モーダルシステムの構築に焦点を当てています。私の研究には、LLM の記憶に関するベンチマーク、映画やテレビ番組から収集された多モーダルデータセット、そしてモデルの振る舞いに関する調査が含まれます。私は、計算手法と人文科学・社会科学からの問い——AI システムにおいて誰の声が表現されるか、および AI のより広範な影響——を結びつけることに興味を持っています。私の研究成果は、EMNLP や ACL などで発表されています。** 募集職種:** （教員）教職、研究科学者、ML/AI ソフトウェアエンジニア ## Kevin Black

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