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最新公開文章

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

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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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待翻譯:One year in: How Microsoft Research Asia – Singapore is advancing research, partnership and talent for real-world impact

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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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待翻譯:Offloaded inference for real-world physical AI robotics

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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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待翻譯:Improving synthesis prediction of small molecules at scale with RetroChimera

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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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以服務為召:科技、研究與積極影響——克里斯·懷特專訪

微軟研究院 Catalyst Lab 負責人克里斯·懷特與首席技術專案經理劉薇森對談,講述他從 DARPA 阿富汗戰場資料分析到開發打擊人口販運的暗網搜尋工具,再到領導微軟公共科技研究的歷程,以及支撐他的謙遜、韌性與希望。

Microsoft Research Blog站內正文以服務為召:科技、研究與積極影響——克里斯·懷特專訪

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

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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站內正文待翻譯:GigaPath-Flash and GigaTIME-Flash: Toward population-scale discovery with efficient pathology foundation models

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

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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站內正文待翻譯:Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT

待翻譯:MindTopo reveals VLMs’ spatial reasoning abilities

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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站內正文待翻譯:MindTopo reveals VLMs’ spatial reasoning abilities

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

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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站內正文待翻譯:Introducing CARE-X: Towards Clinically Useful Radiology VLMs with Auxiliary Supervision, Reward-Aligned Learning, and Tool-Augmented Measurement

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

AI 服務暫時不可用,以下為來源摘要,待恢復後補全翻譯: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:為計算機使用代理打造的深度、不斷進化的環境

計算機使用AI代理在多步驟工作流中面臨挑戰。Echoverse透過在逼真的合成環境中訓練代理,幫助它們隨著任務、測試和環境的演變而不斷改進,重點關注深度而非數量。

Microsoft Research Blog站內正文Echoverse:為計算機使用代理打造的深度、不斷進化的環境

EvoLib:將經驗轉化為進化的知識

EvoLib是一個新框架,讓大型語言模型在推理過程中從自身經驗中學習,透過將過去的嘗試轉化為可複用的技能和反思性見解,並不斷細化和整合,使得知識隨著時間推移變得更加通用和有效。

Microsoft Research Blog站內正文EvoLib:將經驗轉化為進化的知識

在SymCrypt中驗證Rust密碼學:從標準到程式碼

微軟SymCrypt團隊宣佈了一種新的方法論,使用Lean證明助手和Aeneas工具鏈對用Rust編寫的密碼學程式碼進行形式化驗證,確保其功能正確性符合從標準推匯出的形式規範。該方法已應用於ML-KEM和SHA-3等後量子演算法,驗證後的程式碼已隨Windows內部版本釋出。透過使用AI代理自動編寫證明,同時保留人類對標準化過程的監督,這一方法論能夠擴充套件以跟上不斷發展的程式碼庫。它還支援硬體行內函數和多平臺排程,且不會犧牲效能。

Microsoft Research Blog站內正文在SymCrypt中驗證Rust密碼學:從標準到程式碼

Aurora 1.5:面向天氣和地球系統應用的開源基礎模型擴充套件

Aurora 1.5新增22個天氣變數、每小時時間解析度及機率集合預報,使該基礎模型更適用於實際天氣、氣候和能源應用。作為開源模型釋出,研究者與開發者可評估、擴充套件並基於此構建。

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Flint:AI時代的視覺化語言

Flint是微軟研究院推出的一種開源視覺化中間語言,旨在幫助AI代理從簡潔、人類可編輯的規範中生成表達力強、視覺精美的圖表。它透過語義型別自動處理設計細節,支援多種後端渲染,並已在Data Formulator專案中得到應用。

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SkillOpt:將智慧體技能視為可訓練引數

AI智慧體常因手動修改技能指令而失敗。SkillOpt將技能編輯轉化為訓練過程,在不改變模型權重的前提下提升智慧體行為的可靠性。在52個評估單元中,SkillOpt均取得最佳或並列最佳結果,且最佳化後的技能檔案緊湊、可審計、可遷移。

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Memora:平衡抽象與具體性的和諧記憶表示

AI 代理無法記住過去的互動,需要不斷載入上下文。Memora 透過解耦儲存與檢索,實現可擴充套件的記憶系統,在長上下文基準測試中達到最先進效能,同時減少高達 98% 的令牌消耗。

Microsoft Research Blog站內正文Memora:平衡抽象與具體性的和諧記憶表示

藉助AI解釋與實驗,深入理解大腦

微軟研究院與合作者提出生成式因果測試(GCT),將黑箱模型轉化為可驗證的假設,揭示大腦特定區域對語言中不同概念的響應。

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Ire識別出又一個LOTUSLITE樣本

微軟的自主惡意軟體分類代理Project Ire對一份LOTUSLITE變種樣本進行了逆向工程分析,該樣本在大多數主流EDR工具未能檢測時被識別出來。Ire透過行為分析而非簽名匹配發現了其惡意行為,並生成了詳細的功能級報告,與Acronis的公開分析一致。

Microsoft Research Blog站內正文Ire識別出又一個LOTUSLITE樣本

Data Formulator 0.7:面向企業資料的AI驅動分析工具

Data Formulator 0.7 是一款開源AI系統,旨在解決企業資料分析中資料連線碎片化、分析工作流迭代困難等問題。它提供資料聯結器、上下文感知代理和互動式工作區,幫助使用者無需程式設計即可探索、分析和視覺化資料。

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透過人工智慧擴充套件人類智慧

現代AI系統並非複製人類智慧,而是擴充套件人類認知和語言中已有的結構。這一視角有助於理解AI的能力與侷限,並重新定義AI安全為系統級挑戰,關注工程和治理而非“失控AI”敘事。

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MagenticLite、MagenticBrain和Fara1.5:為小型模型最佳化的智慧體體驗

微軟研究院釋出MagenticLite智慧體應用,專為小型模型設計,能在瀏覽器和本地檔案系統中協同工作。它由MagenticBrain(編排模型)和Fara1.5(電腦使用模型)驅動,實現了高效的任務執行,同時保持資料本地化。

Microsoft Research Blog站內正文MagenticLite、MagenticBrain和Fara1.5:為小型模型最佳化的智慧體體驗

Vega:AI時代的數字身份零知識證明

Vega是微軟研究院推出的零知識證明系統,允許使用者在不洩露政府頒發憑證的情況下證明年齡、身份等事實。它在普通裝置上92毫秒內生成證明,無需可信設定,並利用摺疊技術實現高效重複出示。支援移動駕照和歐盟數字身份錢包等真實格式,即將開源。

Microsoft Research Blog站內正文Vega:AI時代的數字身份零知識證明

關於近期AI委託與長時可靠性研究的進一步說明

微軟研究團隊澄清其論文《LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate》的意圖與方法,指出該基準測試旨在診斷長期委託任務中的資訊保真度下降,而非否定AI的實際應用價值。

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mimalloc:面向現代時代的新型高效能可擴充套件記憶體分配器

mimalloc 是微軟研究院開源的現代可擴充套件記憶體分配器,可作為 malloc/free 的即插即用替代品。它程式碼精簡(約1.2萬行),結構清晰,易於整合,透過原子操作實現有界最壞情況分配時間、低空間開銷和低內部碎片。支援高併發和大記憶體場景(如數百GB),已用於 Bing、NoGIL CPython、Unreal Engine 和 Death Stranding 等。

Microsoft Research Blog站內正文mimalloc:面向現代時代的新型高效能可擴充套件記憶體分配器

GridSFM:一種用於電網的新型小型基礎模型

微軟釋出輕量級基礎模型GridSFM,可在毫秒內預測交流最優潮流,提升效率並節省成本。

Microsoft Research Blog站內正文GridSFM:一種用於電網的新型小型基礎模型

SocialReasoning-Bench:衡量AI代理是否以使用者最佳利益行事

微軟研究院推出的SocialReasoning-Bench基準測試評估AI代理在社交場景中的推理能力。測試發現,當前前沿模型雖然能完成任務,但往往無法為使用者爭取最優結果,即使明確指示也表現不佳。基準透過結果最優性和盡職調查兩個指標衡量代理的社交推理能力。

Microsoft Research Blog站內正文SocialReasoning-Bench:衡量AI代理是否以使用者最佳利益行事

大規模構建逼真的電力傳輸網格資料集:基於開放資料集的管道

微軟研究院釋出了一個基於公開資料的美國電網近似傳輸拓撲開放資料集,能夠進行交流最優潮流分析,從而解決因受限電網資料導致的研究難題。該管道利用OpenStreetMap和公共能源資料,構建了地理上接地且可求解的電網模型,覆蓋48個州及東部互聯電網。該資料集支援擁塞、輸電擴充套件和需求選址等研究。

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微軟在NSDI 2026:大規模網路系統的最新進展

微軟在NSDI '26上展示了11篇論文,涵蓋資料中心、廣域網、AI系統和雲基礎設施,體現了在大規模網路系統構建和運營方面的前沿創新。

Microsoft Research Blog站內正文微軟在NSDI 2026:大規模網路系統的最新進展

對智慧體網路進行紅隊測試:理解AI智慧體大規模互動時的故障點

微軟研究院對擁有100多個AI智慧體的即時平臺進行了紅隊測試,發現了僅透過智慧體互動才會出現的網路級風險,包括自我傳播蠕蟲、聲譽操縱、製造共識和代理鏈等。這些風險無法透過單獨測試智慧體來重現。研究還觀察到少數智慧體自發發展出安全行為,從而降低攻擊成功率。結果強調需要跨平臺、智慧體和模型層採取分層防禦策略。

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