Microsoft Research Blog

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Biology doesn't operate in silos, and neither should the AI representation of it. Quine is an early-stage research effort to create a multimodal world model of biology. By connecting insights across biological scales and modalities, Quine helps scientists computationally search a space far larger than intuition allows and prioritize hypotheses before they reach the lab. Experimental results provide important feedback, helping researchers sharpen future research directions. The post Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology appeared first on Microsoft Research.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Since launching a year ago, the Microsoft Research Asia — Singapore lab has established a strong foundation, deepened collaboration across government, academia, and industry, and explored how frontier AI research can create real-world value. The post One year in: How Microsoft Research Asia – Singapore is advancing research, partnership and talent for real-world impact appeared first on Microsoft Research.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Robots are getting smarter, but how can their hardware match that growth? New Microsoft Research findings show that moving AI inference beyond the robot can improve task success, boost efficiency, and support more advanced physical AI workloads. The post Offloaded inference for real-world physical AI robotics appeared first on Microsoft Research.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Custom-made molecules are advancing medicine, materials, and agriculture, but producing them is slow and expensive. A new Nature paper highlights RetroChimera, a predictive model that helps accelerate chemical synthesis, helping researchers explore a wide range of molecules. The post Improving synthesis prediction of small molecules at scale with RetroChimera appeared first on Microsoft Research.

マイクロソフトリサーチのCatalyst Labディレクター、クリス・ホワイト氏が、DARPAでのアフガニスタン戦地におけるデータ分析や、人身売買対策のダークウェブ検索ツールなど、現実世界に役立つ研究の軌跡を語ります。

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：What if pathology foundation models could do more with less? GigaPath-Flash and GigaTIME-Flash cut computational demands while maintaining strong performance, opening the door to larger studies and broader exploration. The post GigaPath-Flash and GigaTIME-Flash: Toward population-scale discovery with efficient pathology foundation models appeared first on Microsoft Research.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Skala 1.1, the updated deep-learning exchange-correlation functional from Microsoft Research, provides greater accuracy, expanded accessibility across the computational chemistry ecosystem, and a living benchmark to track computational performance. The post Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT appeared first on Microsoft Research.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：A path, a fence, a knot. MindTopo sets a new benchmark for testing how AI understands topological relationships and highlights new opportunities to strengthen spatial reasoning and planning. The post MindTopo reveals VLMs’ spatial reasoning abilities appeared first on Microsoft Research.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Radiology AI is evolving beyond report generation. CARE-X explores a unified approach that combines flexible reasoning, calibrated predictions, and measurement-based tools for chest X-ray interpretation. The post Introducing CARE-X: Towards Clinically Useful Radiology VLMs with Auxiliary Supervision, Reward-Aligned Learning, and Tool-Augmented Measurement appeared first on Microsoft Research.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Orchard is an open-source framework for the research community to train and evaluate AI agents across task types. It reduces complexity while supporting strong performance from smaller models by enabling researchers to reuse the same infrastructure. The post Orchard: An open framework for scalable agentic AI appeared first on Microsoft Research.

コンピューター操作AIエージェントは、メールやカスタマーサポートのような複数ステップのワークフローに苦戦しています。Echoverseは、単にトレーニングタスクを増やすのではなく、現実的な環境でエージェントを訓練し、タスク、テスト、環境が進化するにつれてエージェントの改善を支援します。

EvoLibは、大規模言語モデルが推論中に自身の経験から学習できるようにする新しいフレームワークです。過去の試行を再利用可能なスキルと反省的な洞察に変換し、それらを継続的に洗練・統合することで、知識をより汎用的で効果的なものへと進化させます。

MicrosoftのSymCryptチームは、Lean証明アシスタントとAeneasツールチェーンを使用してRustで書かれた暗号コードを形式的に検証し、標準から導出された形式仕様に対する機能的正確性を達成する新しい方法論を発表しました。このアプローチはML-KEMやSHA-3などの耐量子暗号アルゴリズムに適用され、検証済みコードはすでにWindows Insiderビルドに出荷されています。AIエージェントが証明作成を自動化し、標準の形式化に対する人間の監視を維持することで、進化するコードベースに追従できるようになっています。また、パフォーマンスを犠牲にすることなく、ハードウェア固有の組み込み関数やクロスプラットフォームのディスパッチをサポートします。

Aurora 1.5は22の気象変数、1時間ごとの時間分解能、確率的アンサンブル予報を追加し、実用的な天気、気候、エネルギー応用により有用な基盤モデルとなりました。オープンソースとして公開され、研究者や開発者が評価・拡張できます。

Flintは、Microsoft Researchが開発したオープンソースの可視化中間言語であり、AIエージェントが簡潔で人間が編集可能な仕様から表現力豊かで視覚的に洗練されたチャートを生成するのを支援します。セマンティックタイプを使用して設計の詳細を自動的に処理し、複数のバックエンドをサポートし、Data Formulatorプロジェクトで使用されています。

AIエージェントは、指示やスキルを手動で変更しても改善が保証されないために失敗することが多い。SkillOptはスキル編集を訓練プロセスに変え、モデル重みを変更せずにエージェントの動作をより信頼性の高いものにする。52の評価セルすべてで最良または同等の結果を達成し、最適化されたスキルはコンパクトで監査可能、転用可能なままである。

AIエージェントは過去の対話を記憶できず、コンテキストを再読み込みする必要があります。Memoraは記憶の保存と検索を切り離すスケーラブルな記憶システムを導入し、長文コンテキストベンチマークで最先端の性能を達成しつつ、トークン消費を最大98%削減します。

マイクロソフトリサーチと共同研究者らは、ブラックボックスモデルを検証可能な仮説に変換し、脳の特定領域が言語内の概念にどう反応するかを明らかにする生成的因果テスト（GCT）を導入した。

Microsoftの自律型マルウェア分類エージェントProject Ireが、主要なEDRツールでは検出されなかったLOTUSLITE亜種をリバースエンジニアリングしました。シグネチャマッチングではなく行動分析により、Ireはサンプルの悪意を特定し、Acronisの公開分析と一致する詳細な機能レポートを生成しました。

Data Formulator 0.7は、データ接続、エージェントガイドによる探索、ビジュアライゼーションの改善を共有ワークスペースで統合した、エンタープライズデータ分析向けのオープンソースAIシステムです。

現代のAIシステムは人間の知能を複製するのではなく、人間の認知と言語にすでに存在する構造を拡張するものです。この視点はAIの能力と限界を説明し、AI安全性を「暴走AI」の恐怖ではなく、工学とガバナンスを重視したシステムレベルの課題として再定義します。

マイクロソフトリサーチが、小規模モデル向けに設計されたエージェント型アプリケーションMagenticLite、オーケストレーションモデルMagenticBrain、ブラウザ操作モデルFara1.5を公開。これらはブラウザとローカルファイルシステムを横断して動作し、Webナビゲーションタスクで最先端の成果を達成。

Vegaは、マイクロソフトリサーチが開発したゼロ知識証明システムで、ユーザーが政府発行の証明書を開示せずに事実を証明できるようにします。一般的なデバイスで92ミリ秒未満の証明生成を実現し、フォールディング技術により効率的な再提示が可能で、モバイル運転免許証やEUデジタルアイデンティティウォレットなど現実のフォーマットに対応し、間もなくオープンソース化されます。

Microsoft Researchは、論文「LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate」の意図を明確にし、長期委任タスクにおける情報忠実度の低下を診断するベンチマークであり、AIの実用価値を否定するものではないと述べている。

mimalloc は、Microsoft Research が開発したオープンソースの最新スケーラブルメモリアロケータで、malloc/free のドロップイン代替品です。コードは約12,000行とコンパクトで、内部データ構造が明確で、他のプロジェクトに容易に統合できます。原子操作にほぼ依存することで、境界のある最悪ケースの割り当て時間、低い空間オーバーヘッド、低い内部断片化、最小限の競合を実現します。Bing、NoGIL CPython、Unreal Engine、Death Stranding などで広く使用されています。

マイクロソフトが軽量ファンデーションモデルGridSFMを発表。ミリ秒単位で交流最適潮流を予測し、効率向上とコスト削減を実現。

マイクロソフトリサーチが、プリンシパル・エージェント設定におけるAIエージェントの社会的推論能力を評価するベンチマーク「SocialReasoning-Bench」を発表。テストの結果、最先端モデルはタスクを完了するものの、多くの場合ユーザーにとって最適な結果を得られず、明示的な指示があっても改善されないことが判明。ベンチマークは成果最適性とデューデリジェンスの指標を用いて、エージェントがユーザーの最善の利益のために行動する能力を測定する。

Microsoft Researchは、公開データから導出された米国電力網の近似的な送電トポロジーのオープンデータセットをリリースしました。これにより、制限されたグリッドデータによる研究課題を解決し、交流最適潮流解析が可能になります。このパイプラインはOpenStreetMapと公開エネルギー数値データを利用して、地理的に基づいた求解可能なグリッドモデルを構築し、48州および東部相互接続にわたって実証されています。このデータセットは、混雑、送電拡張、需要立地の研究をサポートします。

MicrosoftはNSDI '26において、データセンター、広域ネットワーク、AIシステム、クラウドインフラを網羅する11本の論文を発表し、大規模ネットワークシステムの構築と運用における最先端のイノベーションを示しました。

マイクロソフトリサーチは、100以上のAIエージェントが稼働するプラットフォームをレッドチーミングし、エージェント間の相互作用でのみ現れるネットワークレベルのリスクを特定しました。自己伝搬ワーム、評判操作、コンセンサスの捏造、プロキシチェーンなどが含まれます。これらのリスクはエージェント単体でのテストでは再現できません。また、少数のエージェントが自律的にセキュリティ行動を発展させ、攻撃成功率を低下させることも観察されました。プラットフォーム、エージェント、モデルの各層での多層防御の必要性が示唆されています。