微软研究院：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了首次系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人本体 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院首次系统测量机器人本体推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
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Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera，提升小分子合成路线预测
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与图神经网络模型 NeuralLoc，通过学习式集成对两者预测排序。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，并集成进 CP2K 等主流 DFT 软件
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中的 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Microsoft ResearchAI 评分3838 MindTopo 基准揭示 VLM 空间推理能力短板
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大语言模型的拓扑推理能力，覆盖连通性、分离、顺序、包围与绳结五类拓扑关系，并区分静态推理与交互规划两个认知层级。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软研究院推出 CARE-X：面向临床可用的放射学 VLM，结合辅助监督、奖励对齐学习与工具增强测量
微软研究院发布研究模型 CARE-X，一个统一胸部 X 光视觉语言模型，可同时输出自由文本推理与结构化预测，覆盖报告生成、病变有无与否定、定位、多标签分类及导管位置检测等任务。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院发布 Echoverse：为 computer-use 智能体构建深度演化环境
微软研究院提出 Echoverse，为 computer-use 智能体构建 12 个训练世界，包括 10 个深度领域世界和 2 个能力世界，每个世界都复现应用的真实行为并保持跨屏幕和用户的状态一致。
推荐理由：微软研究院公开了 Echoverse 的构建流程与训练数据，读者可据此了解高保真合成环境如何提升 computer-use 智能体能力。
Microsoft ResearchAI 评分5757 微软研究院发布 EvoLib：把推理经验转化为不断演进的知识库
微软研究院提出 EvoLib 框架，让大语言模型在推理阶段从自身经验中学习，无需真实标签或外部反馈，也无需更新模型参数，可应用于通过 API 部署的黑盒模型。EvoLib 把过往尝试提炼为可复用技能和反思性洞见，并通过整合与动态加权机制持续精炼、合并和重新加权知识单元，使其从单次经验走向更通用的知识。