微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险

微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习流水线，为美国本土 66,935 座变电站生成空间天气风险预测，可在风险出现前 30 至 60 分钟预警。系统结合 AE 与 Dst 指数预测、纬度、地质电导率和电网数据，评估期内检测到近 80% 的重大空间天气事件，其中 Dst 预测在 62.2% 的高活跃时段优于 Burton 方程。

微软 AI 软件工厂：面向数据系统的全生命周期加速实践

微软提出 AI SW Factory，覆盖 Targeting、Coding、Reviewing、Ops 全软件开发生命周期，通过微调模型权重和更新 World Model 实现自我改进。在微软数十个代码仓库的规模化部署中，工程效率达到智能体编码的 3 倍，token 效率最高提升 22 倍。

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微软论文提出 Coding-Agent Skill Distillation（CASD），让一个现成编码智能体对完整智能体轨迹语料做统计分析、找出反复出现的失败模式，并把发现写成一条优化后的提示词，无需环境访问和验证数据。

Microsoft Research@MSFTResearchAI 评分2929

机器人正变得越来越智能，但它们的硬件如何跟上这种发展？微软研究院的新发现表明，将 AI 推理移出机器人本体，可以提升任务成功率、提高效率，并支持更先进的物理 AI 工作负载。https://msft.it/6014agepg

微软研究：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航

微软研究院对移动机器人操作负载做系统性测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现与电池续航。

Microsoft Research@MSFTResearchAI 评分2828

定制分子正在推动医学、材料和农业的进步，但生产它们既缓慢又昂贵。一篇新的 Nature 论文重点介绍了 RetroChimera，这是一个预测模型，有助于加速化学合成，帮助研究人员探索广泛的分子。: https://msft.it/6012a5Ogy

微软研究院 RetroChimera 逆合成模型登 Nature：开源实现与权重

微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型用学习式集成策略融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 的排序预测。

Microsoft Research@MSFTResearchAI 评分2020

探讨编程智能体在大规模场景下的表现；评估能在 PET/CT 扫描中发现淋巴瘤病灶的 AI 模型；理解 AI 聊天机器人依赖；以及推进大规模决策系统。深入了解最新一期 Research Focus：https://msft.it/6016abyrY

微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，已接入 CP2K 并推进 Psi4、FHI-aims、ORCA、VASP 集成

微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据比首个公开版本多 2.5 倍，在 GMTKN55 的 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol，精度超过当前领先的全局（范围分离）杂化泛函而保持半局域泛函的计算成本。

MindTopo 揭示多模态大模型的空间推理能力短板

微软研究院推出 MindTopo 基准，从连续性、分离、顺序、包围、绳结五类拓扑关系评估多模态大模型的推理与规划能力。测试显示，模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务，失败多发生在规划阶段而非感知阶段，且整体远低于人类水平。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，跨多步动作时难以维持拓扑约束。

Microsoft Research 推出 CARE-X：面向临床放射学的统一胸部 X 光 VLM

Microsoft Research 发布研究模型 CARE-X，一个统一胸部 X 光视觉语言模型，同时支持报告生成与结构化预测，并用强化学习（DAPO）在多任务设置下奖励临床正确性。

Microsoft Research 发布 Echoverse：面向 computer-use agent 的深度可进化训练环境

Microsoft Research 推出 Echoverse，为 computer-use agent 构建了 12 个深度训练世界（10 个领域世界和 2 个能力世界），强调环境保真度而非数量。

MIT 与微软提出 Murakkab：自动优化 AI 智能体工作流的能效与成本

MIT 与微软 Azure 研究人员提出智能体工作流优化系统 Murakkab，开发者只需用自然语言描述意图，系统即自动选择模型与工具、并行调度并动态分配云端硬件资源。

Sierra 开源多语言语音转写评测基准 μ-Bench

Sierra 开源 μ-Bench，包含五种语言 locale、五家 provider、来自 250 段真实 8 kHz 电话录音的 4,270 条人工标注语料。

AgentHopper：Johann Rehberger 展示跨编码智能体传播的 AI 病毒概念验证

安全研究员 Johann Rehberger 在 Month of AI Bugs 期间发布 AgentHopper，一个利用 GitHub Copilot、Amp Code、Amazon Q Developer 和 AWS Kiro 间接提示词注入远程代码执行漏洞实现跨智能体传播的 AI 病毒概念验证。