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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。

介绍 Quine：一个为生物学的复杂性而设计的 AI 研究系统

微软研究院联合 Broad Institute 推出 Quine，一个面向生物学的多模态"世界模型"研究系统。它将模型、科学工具、文献和研究人员连成一体，目标是处理生物学中跨尺度、跨模态的复杂性。 文中提到已用它预测能驱动肿瘤状态转变的化合物，并在多个湿实验中对排名靠前的候选物做了验证。Quine Fellows 项目将让一批科学家进入该系统并反馈科研意见。 系统目前定位为实验性研究工具，不用于临床或医疗，输出需经合格研究者审阅和实验验证。微软称未来会通过 Microsoft Discovery 等产品扩大访问。 文章整体偏机构叙事，但给出了"跨尺度跨模态世界模型"这个具体技术判断和肿瘤化合物验证的一手结果，有一定信息增量。
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一周年之际：微软亚洲研究院新加坡分院如何通过研究、合作与人才推动现实世界影响

微软亚洲研究院新加坡分院 2025 年 7 月启用，是微软在东南亚首个实验室。文中回顾一年来其团队扩张、本地合作与 AI 研究方向，围绕四个支柱展开：下一代 AI 模型与 Agent 系统、领域专用 AI、AI 原生科研方法、生态与人才培育。 文章强调“研究到落地”双向飞轮：合作方提供领域数据与业务场景，研究院输出前沿算法与工程能力，再反哺科研问题。整体为微软研究院官方任务式周年通稿，信息正确但缺少一手技术细节、个人观察或可争论观点，对普通科技读者互动价值有限。
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分析 ClickFix 社会工程学技术（2025）

微软威胁情报团队详述 ClickFix 社会工程技术的演进：攻击者通过钓鱼、恶意广告或被入侵网站，诱导用户在 Windows Run 对话框、终端或 PowerShell 中手动粘贴并执行恶意命令，从而绕过常规自动化安全检测。 文章梳理了攻击链结构，包括多个真实案例：Lampion 恶意软件针对葡萄牙及多国政府、金融、交通部门的多阶段感染流程；Storm-1607 早期用 HTML 附件投放 DarkGate，2025 年后转向 TDS 重定向系统；假冒美国社保局（SSA）利用巴西合法域名发钓鱼邮件、经 Google Ads 跳转再到伪装站点部署 ScreenConnect；以及免费影视站 malvertising 单日数十万 UV 投放 Lumma Stealer。 技术细节覆盖 Cloudflare Turnstile、Discord 伪装的欺骗实现、脚本混淆、LOLBin 注入（msbuild.exe、regasm.exe、powershell.exe）及无文件攻击特征。 文章同时提供防御建议：用户教育识别 ClickFix 诱饵、设备配置加固（禁用不必要的 Run 对话框）及 Microsoft Defender XDR 检测策略。 对安全从业者理解当前主流社工向量有较高参考价值。
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面向现实物理AI机器人的推理卸载

微软研究院提出：当前物理AI机器人普遍把推理跑在机载GPU上，这会拖累任务成功率、电池续航和系统可扩展性。他们的研究显示，把推理卸载到边缘或云端GPU可以显著提升移动操作任务的成功率，让机器人用上更大模型，并在动态环境中响应更快。 同时，用轻量机载硬件+远程推理的组合能大幅降低功耗，延长机器人续航。在工具链层面，他们给出了基于Kubernetes的Physical AI Toolchain扩展：开发者可以容器化、部署并编排跨机器人、边缘和云的分布式AI工作负载。 文章的重点不在模型或硬件，而在通常被忽视的"推理基础设施"环节，对做机器人系统架构的人有参考价值；对一般读者偏专业，讨论入口主要是"推理上云对机器人延迟/带宽依赖"和"K8s管机器人是否合适"。
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微软发布 RetroChimera：大规模提升小分子逆合成预测

微软研究院在 Nature 发表逆合成预测模型 RetroChimera，开源权重与实现。模型融合两个互补的强模型，通过排名融合提升小分子逆合成路线预测质量；盲测中博士级化学家更偏好其单步反应预测，优于此前模型及文献反应。 论文还覆盖罕见反应类型召回、零样本迁移与专有数据集微调验证。背景：逆合成规划仍是药物与新材料开发中的手动高成本环节，该模型旨在加速新分子合成路径设计。
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MDASH代号：面向美国政府的Agentic AI安全扫描系统

微软将代号MDASH的AI安全扫描系统部署到Azure Government，供美国政府客户和授权合作伙伴使用。该系统用100多个专用AI agent协同分析源代码，在CyberGym真实漏洞基准测试中得分为96.55。 微软最新MAI模型预计将单次扫描成本减半，但全文为微软官方通稿，无第三方独立验证。
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ASCII走私从AI提示注入跨界到钓鱼邮件规避

微软安全团队发现，AI提示注入中常用的"ASCII走私"技术被钓鱼攻击者用来拆分金融关键词以绕过邮件过滤器。2026年2月9日起，攻击者用不可见的Unicode标签字符（U+E0000-U+E007F）嵌入"funding"等词中间，使关键词匹配失效；峰值日发送超230万封邮件，持续约三个月。 攻击通过合法邮件平台ActiveCampaign发送，约96%流量来自148个金融主题域名。微软检测显示，超99%的此类邮件被不依赖标签字符的直接检测层拦截。
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GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：用高效病理基础模型实现人群规模发现

微软研究院发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，是 GigaPath 和 GigaTIME 的高效蒸馏版本，面向人群规模的病理学研究。全切片图像通常超过十亿像素，单次分析需处理数千个图像块，面对数万患者队列时计算成本急剧上升。 蒸馏后的基础模型骨干在性能不下降的前提下大幅降低计算需求，支持在更大患者队列中重复分析。模型已开源，但明确标注为研究用途，未经临床验证。
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拓宽 Skala 的访问路径，加速预测性 DFT 的实现

Microsoft Research 发布 Skala 1.1，基于比初版多 2.5 倍数据训练，在热化学、反应动力学和分子结构预测上精度显著提升。模型已集成进 CP2K，正在接入 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP。 同时推出持续更新的基准测试，用于追踪后续版本的计算性能进展。
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计算的未来：逻辑还是生物学

图灵奖得主Leslie Lamport主张用逻辑而非生物学范式构建软件。他用SRI邮件程序和Outlook拖放操作的逻辑不一致性说明，程序员缺乏逻辑思维是软件复杂性的根源。 生物学类比（病毒、进化）导致放弃对系统的理解，而逻辑方法通过结构化设计控制复杂性。
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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。
评论点赞收藏76 天前

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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