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#Microsoft

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9月29日周二
  1. Microsoft Research20

    微软亚洲研究院新加坡分院成立一年:推进前沿 AI 研究、合作与人才培养

    微软亚洲研究院新加坡分院(MSRA – Singapore)作为微软在东南亚的首个研究实验室,成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向展开工作。该实验室与新加坡医疗生态伙伴合作推进多模态医疗 AI 和自演化诊断智能体,并与 EDB、IMDA 等机构在物流运输、工业 AI 等领域开展合作。

  2. The Verge · AI62

    AI 正在放大网络攻击,而本地医院和银行还没准备好

    The Verge 报道称,随着 AI 智能体在网络安全和编码上越来越熟练,攻击者可大规模发动攻击,而中小型机构缺乏防御资源。Anthropic 曾披露一个网络犯罪团伙用 Claude Code 在一个月内勒索医疗机构、应急服务、宗教机构和政府实体;其威胁情报负责人 Jacob Klein 称,过去需要一队老练攻击者才能完成的事,现在一个人借助智能体系统就能做。

9月28日周一
  1. The Verge · AI71

    英伟达发布 Open Agent Safety Platform,称可在毫秒级隔离越界智能体

    英伟达发布 Open Agent Safety Platform,称可在毫秒级隔离试图突破边界的 AI 智能体。该平台基于开源软件 OpenShell,运行在英伟达 Vera AI CPU 上,用户可指定智能体可访问的信息,OpenShell 会在任务执行前和执行中检查这些限制;另有独立芯片上的 Sentry 技术持续监控智能体并执行边界。

9月26日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML38

    GitHub Copilot 入门:如何用 canvases 构建自定义工作流

    GitHub Copilot 应用中的 canvas(画布扩展)是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求,即可生成看板、发布清单、仪表盘等界面,无需编写代码或手动设计。canvas 支持用户与 agent 同时操作并即时同步状态,创建后可保存为项目共享或个人扩展,社区已在 Awesome Copilot 分享现成模板。

9月25日周五
9月24日周四
  1. GitHub Blog · AI & ML22

    GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request

    GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,以应对超大 diff 与评论带来的渲染压力。团队用一个包含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的开源 pull request 做验证,将文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套体系,评论高度按需测量并锚定到文件、行与侧,避免滚动跳动。

  2. Microsoft Research60

    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。

9月23日周三
  1. Ars Technica · AI62

    微软联合行业打击 AI 辅助诈骗平台 EvilTokens,涉 12000 个账户

    微软周二表示牵头联合行业打击了一个订阅制诈骗平台 EvilTokens,该平台利用 AI 聊天机器人攻破 12000 个微软账户。该平台今年 2 月通过 Telegram 频道推出,收取 1500 美元初始费用及每月 500 美元续费,可分析受害者收件箱、筛选高价值目标并起草冒充可信联系人的诈骗邮件。

  2. AWS Machine Learning Blog74

    GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 在 Amazon Bedrock 正式可用

    OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 已在 Amazon Bedrock 正式可用,API 定价明显低于上一代 GPT-5.6。GPT-6 Sol 面向每周反复出现的复杂开发与运维任务,可写功能、调试、重构与审查代码、分析数据并完成跨工具多步流程;OpenAI 内部事实性评测显示其事实错误约为 GPT-5.6 Sol 的一半。

    推荐理由:原文给出两款新模型在 Bedrock 上的定位差异、定价变化与提示词缓存等落地细节,便于判断如何按任务分配模型。

9月21日周一
9月17日周四
  1. GitHub Blog · AI & ML82

    GitHub 用 Copilot 把 Copilot 运行时迁移到 Rust

    GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust,AI 智能体写了其中大部分代码,跨 128 个 PR 增量合入 main。

    推荐理由:作者以亲历者身份给出把 80 万行运行时迁到 Rust 的完整工程数据,可迁移到大规模智能体协作开发。

9月12日周六
9月11日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML38

    GitHub Copilot 应用新手指南:使用 diff、终端和浏览器面板

    GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板,让用户无需切换编辑器、终端和浏览器即可完成审查、运行和预览 AI 生成代码的完整流程。diff 面板以绿色和红色高亮显示代码增删改,终端面板支持运行项目命令并可通过 Run 按钮配置脚本,浏览器面板的 Pick & Polish 工具可选中页面元素并让智能体调整。

9月5日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML71

    GitHub 发布 Project HydraFusion:用多模型编排实现前沿级编码质量

    GitHub 推出研究预览版 Project HydraFusion,在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 启用,可在多个提供商的模型间做运行时编排,自动选择 Single、Cascade、Critique 三种执行模式来平衡质量、成本与延迟。

    推荐理由:GitHub 官方给出 HydraFusion 的三种编排模式与三个编码基准的成本质量对比,可据此判断多模型编排在真实编码任务中的取舍。

9月4日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML58

    GitHub Copilot 应用入门:如何同时运行多个 Agent

    GitHub Copilot 应用支持同时运行多个 Agent 会话,每个会话运行在独立的 Git worktree 上,互不干扰,可并行推进不同任务。每个会话保留各自的上下文,用户可在会话视图里查看标题和任务进度,并随时切换而不必重新说明背景。文中以 tailspin-toys 仓库为例,演示同时让 Copilot 添加 funded sort、做无障碍审查和跑测试三个任务。

9月1日周二
8月21日周五
  1. Microsoft Research40

    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。

8月13日周四
8月12日周三
8月4日周二
  1. Microsoft Research74

    微软研究院开源 Orchard:可扩展智能体 AI 框架

    微软研究院发布开源框架 Orchard,核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env,可复用于软件工程、网页导航和个人助理等任务,并支持直接在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中训练智能体。

    推荐理由:微软研究院开源 Orchard 框架,用约 3B 激活参数在 SWE-bench Verified 上达到 69.7%,可对照其环境层与训练配方设计。

7月31日周五
  1. Microsoft Research71

    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。

  2. Microsoft Research57

    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。