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最新公开文章

待翻译:Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

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待翻译:One year in: How Microsoft Research Asia – Singapore is advancing research, partnership and talent for real-world impact

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

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待翻译:Offloaded inference for real-world physical AI robotics

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

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待翻译:Improving synthesis prediction of small molecules at scale with RetroChimera

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

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以服务为召:科技、研究与积极影响——克里斯·怀特专访

微软研究院 Catalyst Lab 负责人克里斯·怀特与首席技术项目经理刘薇森对谈,讲述他从 DARPA 阿富汗战场数据分析到开发打击人口贩运的暗网搜索工具,再到领导微软公共科技研究的历程,以及支撑他的谦逊、韧性与希望。

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待翻译:GigaPath-Flash and GigaTIME-Flash: Toward population-scale discovery with efficient pathology foundation models

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

Microsoft Research Blog站内正文待翻译:GigaPath-Flash and GigaTIME-Flash: Toward population-scale discovery with efficient pathology foundation models

待翻译:Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

Microsoft Research Blog站内正文待翻译:Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT

待翻译:MindTopo reveals VLMs’ spatial reasoning abilities

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

Microsoft Research Blog站内正文待翻译:MindTopo reveals VLMs’ spatial reasoning abilities

待翻译:Introducing CARE-X: Towards Clinically Useful Radiology VLMs with Auxiliary Supervision, Reward-Aligned Learning, and Tool-Augmented Measurement

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

Microsoft Research Blog站内正文待翻译:Introducing CARE-X: Towards Clinically Useful Radiology VLMs with Auxiliary Supervision, Reward-Aligned Learning, and Tool-Augmented Measurement

待翻译:Orchard: An open framework for scalable agentic AI

AI 服务暂时不可用,以下为来源摘要,待恢复后补全翻译: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.

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Echoverse:为计算机使用代理打造的深度、不断进化的环境

计算机使用AI代理在多步骤工作流中面临挑战。Echoverse通过在逼真的合成环境中训练代理,帮助它们随着任务、测试和环境的演变而不断改进,重点关注深度而非数量。

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EvoLib:将经验转化为进化的知识

EvoLib是一个新框架,让大型语言模型在推理过程中从自身经验中学习,通过将过去的尝试转化为可复用的技能和反思性见解,并不断细化和整合,使得知识随着时间推移变得更加通用和有效。

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在SymCrypt中验证Rust密码学:从标准到代码

微软SymCrypt团队宣布了一种新的方法论,使用Lean证明助手和Aeneas工具链对用Rust编写的密码学代码进行形式化验证,确保其功能正确性符合从标准推导出的形式规范。该方法已应用于ML-KEM和SHA-3等后量子算法,验证后的代码已随Windows内部版本发布。通过使用AI代理自动编写证明,同时保留人类对标准化过程的监督,这一方法论能够扩展以跟上不断发展的代码库。它还支持硬件内联函数和多平台调度,且不会牺牲性能。

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Aurora 1.5:面向天气和地球系统应用的开源基础模型扩展

Aurora 1.5新增22个天气变量、每小时时间分辨率及概率集合预报,使该基础模型更适用于实际天气、气候和能源应用。作为开源模型发布,研究者与开发者可评估、扩展并基于此构建。

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Flint:AI时代的可视化语言

Flint是微软研究院推出的一种开源可视化中间语言,旨在帮助AI代理从简洁、人类可编辑的规范中生成表达力强、视觉精美的图表。它通过语义类型自动处理设计细节,支持多种后端渲染,并已在Data Formulator项目中得到应用。

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SkillOpt:将智能体技能视为可训练参数

AI智能体常因手动修改技能指令而失败。SkillOpt将技能编辑转化为训练过程,在不改变模型权重的前提下提升智能体行为的可靠性。在52个评估单元中,SkillOpt均取得最佳或并列最佳结果,且优化后的技能文件紧凑、可审计、可迁移。

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Memora:平衡抽象与具体性的和谐记忆表示

AI 代理无法记住过去的交互,需要不断加载上下文。Memora 通过解耦存储与检索,实现可扩展的记忆系统,在长上下文基准测试中达到最先进性能,同时减少高达 98% 的令牌消耗。

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借助AI解释与实验,深入理解大脑

微软研究院与合作者提出生成式因果测试(GCT),将黑箱模型转化为可验证的假设,揭示大脑特定区域对语言中不同概念的响应。

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Ire识别出又一个LOTUSLITE样本

微软的自主恶意软件分类代理Project Ire对一份LOTUSLITE变种样本进行了逆向工程分析,该样本在大多数主流EDR工具未能检测时被识别出来。Ire通过行为分析而非签名匹配发现了其恶意行为,并生成了详细的功能级报告,与Acronis的公开分析一致。

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Data Formulator 0.7:面向企业数据的AI驱动分析工具

Data Formulator 0.7 是一款开源AI系统,旨在解决企业数据分析中数据连接碎片化、分析工作流迭代困难等问题。它提供数据连接器、上下文感知代理和交互式工作区,帮助用户无需编程即可探索、分析和可视化数据。

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通过人工智能扩展人类智能

现代AI系统并非复制人类智能,而是扩展人类认知和语言中已有的结构。这一视角有助于理解AI的能力与局限,并重新定义AI安全为系统级挑战,关注工程和治理而非“失控AI”叙事。

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MagenticLite、MagenticBrain和Fara1.5:为小型模型优化的智能体体验

微软研究院发布MagenticLite智能体应用,专为小型模型设计,能在浏览器和本地文件系统中协同工作。它由MagenticBrain(编排模型)和Fara1.5(电脑使用模型)驱动,实现了高效的任务执行,同时保持数据本地化。

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Vega:AI时代的数字身份零知识证明

Vega是微软研究院推出的零知识证明系统,允许用户在不泄露政府颁发凭证的情况下证明年龄、身份等事实。它在普通设备上92毫秒内生成证明,无需可信设置,并利用折叠技术实现高效重复出示。支持移动驾照和欧盟数字身份钱包等真实格式,即将开源。

Microsoft Research Blog站内正文Vega:AI时代的数字身份零知识证明

关于近期AI委托与长时可靠性研究的进一步说明

微软研究团队澄清其论文《LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate》的意图与方法,指出该基准测试旨在诊断长期委托任务中的信息保真度下降,而非否定AI的实际应用价值。

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mimalloc:面向现代时代的新型高性能可扩展内存分配器

mimalloc 是微软研究院开源的现代可扩展内存分配器,可作为 malloc/free 的即插即用替代品。它代码精简(约1.2万行),结构清晰,易于集成,通过原子操作实现有界最坏情况分配时间、低空间开销和低内部碎片。支持高并发和大内存场景(如数百GB),已用于 Bing、NoGIL CPython、Unreal Engine 和 Death Stranding 等。

Microsoft Research Blog站内正文mimalloc:面向现代时代的新型高性能可扩展内存分配器

GridSFM:一种用于电网的新型小型基础模型

微软发布轻量级基础模型GridSFM,可在毫秒内预测交流最优潮流,提升效率并节省成本。

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SocialReasoning-Bench:衡量AI代理是否以用户最佳利益行事

微软研究院推出的SocialReasoning-Bench基准测试评估AI代理在社交场景中的推理能力。测试发现,当前前沿模型虽然能完成任务,但往往无法为用户争取最优结果,即使明确指示也表现不佳。基准通过结果最优性和尽职调查两个指标衡量代理的社交推理能力。

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大规模构建逼真的电力传输网格数据集:基于开放数据集的管道

微软研究院发布了一个基于公开数据的美国电网近似传输拓扑开放数据集,能够进行交流最优潮流分析,从而解决因受限电网数据导致的研究难题。该管道利用OpenStreetMap和公共能源数据,构建了地理上接地且可求解的电网模型,覆盖48个州及东部互联电网。该数据集支持拥塞、输电扩展和需求选址等研究。

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微软在NSDI 2026:大规模网络系统的最新进展

微软在NSDI '26上展示了11篇论文,涵盖数据中心、广域网、AI系统和云基础设施,体现了在大规模网络系统构建和运营方面的前沿创新。

Microsoft Research Blog站内正文微软在NSDI 2026:大规模网络系统的最新进展

对智能体网络进行红队测试:理解AI智能体大规模交互时的故障点

微软研究院对拥有100多个AI智能体的实时平台进行了红队测试,发现了仅通过智能体交互才会出现的网络级风险,包括自我传播蠕虫、声誉操纵、制造共识和代理链等。这些风险无法通过单独测试智能体来重现。研究还观察到少数智能体自发发展出安全行为,从而降低攻击成功率。结果强调需要跨平台、智能体和模型层采取分层防御策略。

Microsoft Research Blog站内正文对智能体网络进行红队测试:理解AI智能体大规模交互时的故障点

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