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微软(Microsoft),全球最大的科技公司之一,提供 Windows、Microsoft 365、Azure 云、Copilot AI、Xbox、Surface 等产品与解决方案。

微软VEGA项目:让游戏角色拥有独立人格的"氛围游戏"

微软研究院推出VEGA项目,探索"氛围游戏"概念——游戏角色由AI代理驱动,拥有独立人格和记忆,能在玩家离线时自主行动、学习技能、与其他角色协作。玩家通过自然对话而非直接操控来影响角色。基于开源体素游戏平台Luanti构建原型。
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MindTopo基准测试揭示视觉语言模型的拓扑推理能力

Microsoft Research推出MindTopo基准测试,评估多模态大模型在拓扑推理(连通性、包围、顺序、分离、结)上的能力。静态图像识别表现较好,但在需要保持和操作拓扑关系的交互任务上差距明显,失败多出现在规划阶段而非感知阶段。
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微软发布CARE-X:结合强化学习与工具测量的胸部X光视觉语言模型

微软发布CARE-X胸部X光VLM,结合强化学习与工具测量,在印度临床数据验证。模型支持报告生成、结构化诊断预测、医疗器械识别等任务,采用DAPO强化学习对齐临床正确性,并将Qwen3-VL-4B-Instruct与确定性测量工具结合,评估直接计算对测量依赖型病情的提升效果。
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生产环境中的Agentic Coding:GitHub Copilot大规模工作负载特征分析

微软和UIUC分析GitHub Copilot生产数据:3.2M用户、761M次LLM调用揭示编码代理工作负载特征 87%的LLM调用由代理自主发起,形成LLM与工具1:1耦合的执行循环。KV缓存命中率在会话内达90%,但在用户turn边界降至55%,模型切换后仅8%。工具失败占9%的turn,触发重试循环使计算量放大4倍。5种用户原型token消耗相差50倍,设计空闲时间预测器可捕获86-90%总空闲时间。
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Echoverse:为电脑操作Agent打造深度可演化的训练环境

微软发布Echoverse,用12个高保真合成环境训练9B模型,得分从36.5%提升到67.1%,接近GPT-5.4水平。核心发现是训练环境的质量比数量更重要——深度世界保持真实因果结构,比浅层克隆更有效;模型、环境和验证器协同进化能持续提升三者表现。已开源4个环境及代码和数据。
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EvoLib:将经验转化为可演进的知识库

微软研究院推出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。核心思路是把过去的尝试转化为可复用的技能和反思洞察,并通过"整合"和"加权"两个机制持续精炼知识库——新经验到来时,系统会检索相似知识进行整合,同时根据长期贡献度动态调整各知识单元的重要性。在数学推理、代码生成和长程决策任务上,EvoLib持续优于基于检索的内存方法,且对任务顺序变化具有鲁棒性。框架无需更新模型参数,可直接应用于通过API部署的黑盒模型。
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微软:开放权重与美国 AI 领导力

微软联合 a16z、Meta 等机构发表声明,主张开放权重模型是维持美国 AI 领导力的关键。文章认为开源能降低企业成本、促进竞争并增强安全性,呼吁政策制定者避免限制开源模型,同时澄清模型蒸馏等技术的合法性。
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时间扭曲:AI时代开发者理想与现实工作周的差距

微软研究院基于484名开发者的调查,量化了理想与实际工作周的偏差对生产力和满意度的负面影响。数据显示,开发者希望减少会议、合规及客服时间,增加编码、架构设计及学习投入。研究进一步指出,偏差越大满意度越低,并识别出开发者最希望由AI自动化的具体任务,为工程效能工具开发提供数据支撑。
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代码所有权与软件质量:一项复现研究

微软团队复现并扩展了关于代码所有权与软件质量关系的研究。针对大型代码库,研究定义了新的所有权指标,在四个主要产品中验证了代码所有权与缺陷率的相关性。结果显示,利用改进的所有权指标,能以中位精度0.74和中位召回率0.38分类包含至少一个错误的源文件;在目录级别,精度达到0.76,召回率为0.60。该研究为评估代码维护责任和潜在风险提供了量化依据。
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解析 AsyncAPI NPM 供应链入侵:导入时载荷投递

微软披露 AsyncAPI npm 组织遭供应链攻击。攻击者利用 GitHub Actions 配置缺陷窃取 Bot Token,通过可信发布机制上传含恶意 Loader 的包。与常见 postinstall 不同,此攻击在模块 import/require 时执行,绕过 --ignore-scripts 防护。载荷通过 IPFS 下载第二阶段 Miasma 运行时,具备持久化、C2 通信及禁用状态的凭证窃取能力。建议立即移除受影响版本,清理缓存,排查 sync.js 及异常 Node.js 进程,阻断 C2 连接并轮换密钥。
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GigaWiper:由多种恶意软件组装而成的破坏性后门解剖

微软披露GigaWiper后门,将Crucio勒索软件、FlockWiper擦除工具及自定义Wiper整合进单一Go语言模块。攻击者可通过RabbitMQ下发指令,执行物理磁盘覆写、假勒索加密或蓝屏破坏。代码复用痕迹显示同一团伙在优化部署效率,这种模块化恶意为安全研究提供了新的威胁建模视角。
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Flint: A visualization language for the AI era

At a glance Polished charts from simple specs. Flint allows AI agents to reliably generate expressive, visually polished charts from simple, human-editable specifications. Semantic types guide design....
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微软加速后量子安全时间表:2029年前完成过渡

微软宣布将后量子密码学(PQC)过渡目标提前至2029年,理由是量子计算机威胁可能比预期更早到来。文章列出了三大工程重点:升级传输中加密、构建存储数据加密敏捷性、现代化信任链。建议企业立即开始盘点现有加密资产,而非等待标准完全成熟。
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微软前沿公司:嵌入式企业级AI服务

微软推出“前沿公司”服务,基于FDE模式将工程师嵌入客户企业,提供从设计到部署的全流程AI系统构建。强调数据隐私保护及与现有工作流的集成,旨在实现规模化应用而非试点。
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SkillOpt: Agent skills as trainable parameters

At a glance AI agents often fail because their instructions, or skills, are manually modified with no guarantee of improvement. SkillOpt turns skill editing into a training process, making agent behav...
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Memora:平衡抽象与细节的 AI 智能体和谐记忆系统

微软发布 Memora,解决 AI Agent 长期记忆痛点。核心创新在于将“存储内容”与“检索结构”解耦:通过轻量级抽象层索引,保留原始丰富细节。相比 RAG 和 Mem0,它在长对话基准测试中刷新 SOTA,且上下文 Token 消耗降低高达 98%。这种平衡抽象与特异性的架构,为 Agent 跨月/年的复杂任务协作提供了高效方案。
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将大脑预测模型转化为可测试的解释

微软与多校合作提出生成因果测试(GCT),将黑盒脑预测模型转化为可验证的简短解释。LLM生成特定刺激验证脑区功能,不仅厘清了相邻区域差异,还发现了针对对话、时间等概念的微小脑区。该方法为解决AI模型可解释性提供了“假设-验证”的新范式。
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