微软称其 AI 诊断工具在诊断准确率上超过医生
微软公布名为 Diagnostic Orchestrator 的诊断系统，用多个 AI 智能体推理症状与病史、决定检查项目并给出诊断，研究结果发表在 Science。
推荐理由：微软用多智能体编排做诊断，在自建 SDBench 上把准确率与医生拉开差距，也交代了临床验证尚未完成。
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The Verge · AI精选AI 评分7777 TechCrunch · AIAI 评分7171 微软 MAI-DxO 多智能体诊断系统在《Science》发表研究，疑难病例准确率达 83%
微软 AI 的多智能体诊断系统 MAI-DxO 在《Science》发表的模拟研究中，对《新英格兰医学杂志》疑难病例的诊断准确率为 83%，而单独工作的全科医生为 36%。
Microsoft Research精选AI 评分7777 微软研究院证明 31 年未解的 KLS 猜想
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者证明了 1995 年提出的 KLS 猜想，确认高维对数凹分布中最优平面切割与任意形状切割的效果只差一个与维度无关的常数。作者在人类主导的智能体搜索流程中探索了 100 多条候选路径，由研究者筛选和调整方向，最终借助递归改进与误差有界证明完成证明。同期另有独立团队给出完整证明，并有 Lean 4 形式化验证发布。
推荐理由：微软研究员用人类主导的智能体搜索证明 KLS 猜想，展示了人机协作做数学研究的具体分工方式。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院推出 Magnetar：基于标准哈希函数的通用零知识证明系统
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行过程，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍，证明验证约需 12 毫秒。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何同时兼顾速度、通用性与仅依赖标准哈希函数的安全性。
Microsoft ResearchAI 评分3636 Microsoft Research 推出 StudentSim：用个性化学生模拟器评估和改进 AI 辅导
Microsoft Research 提出 StudentSim，从公开的去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器，让 AI 辅导系统在接触真实学生前获得反馈。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准，基于 103.9M 个 GitHub pull request 的分布构建，包含 219 个 pull request、覆盖 19 种语言。
Microsoft ResearchAI 评分3838 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险
微软研究院实习生构建的机器学习流水线可为美国本土66,935座变电站提供提前30-60分钟的位置级空间天气风险预测，评估期内检出近80%的重大事件。系统结合AE与Dst指数预报、纬度、地质电导率及电网数据，Dst预测在2020-2026年评估期峰值活跃时段有62.2%的小时优于Burton方程。
Microsoft ResearchAI 评分5858 微软研究院推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine
微软研究院推出 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨基因组、蛋白质、化学、RNA 与细胞状态、生物成像联合训练的多模态世界模型和连接科学工具、文献、湿实验与研究者的交互框架组成。
Microsoft Research精选AI 评分6060 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系统测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，能提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，为具身智能系统设计提供实测依据。