微软研究院发布 Magnetar：基于标准哈希函数的通用零知识证明 zkVM
微软研究院发布 Magnetar，一个通用零知识虚拟机（zkVM），可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行，安全性仅依赖 SHA-256、SHA-3 等标准哈希函数，无需椭圆曲线、格假设、可信设置或未证明的纠错码猜想。
推荐理由：微软研究院公开 Magnetar zkVM 的设计与基准，读者可了解零知识证明在通用程序上的速度与密码学取舍。
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Microsoft Research精选AI 评分7171
The Verge · AIAI 评分6262 微软开源 PBC 工具，用机器学习改进两到六周天气预报
微软研究院联合 MIT、ECMWF 等机构在 Nature 发表 Probabilistic Bias Correction（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，而非新建独立模型，相关工具已开源。
The DecoderAI 评分6262 微软研究：清空对话历史可让 AI 智能体找到更好方案
微软研究院一项研究提出 Fork-and-Flush 方法，让智能体分成 K 个并行分支，每个分支丢弃全部对话上下文但保留工作区，从而跳出反复收敛到同一类方案的 idea basins。
Microsoft ResearchAI 评分4444 微软 StudentSim：用个性化学生模拟器在真实学习者之前评估 AI 辅导
微软研究院推出 StudentSim，一个在真实学习者测试之前评估和改进 AI 辅导系统的研究系统，它基于公开的去标识化学习记录训练个性化学生模拟器，每个模拟器对应一名学生。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含 219 个 pull request、覆盖 19 种语言。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径，读者可据此理解离线指标与线上实验的对应关系。
Microsoft ResearchAI 评分3131 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测与 AE、Dst 指数预报，结合纬度、地质电导率等本地数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的空间天气风险估计。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：将物理 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性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 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 卸载方案与开源工具链。
Microsoft ResearchAI 评分5050 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在罕见反应类型召回和专有数据零样本迁移、微调上均通过验证。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，已接入 CP2K
微软研究院发布深度学习 DFT 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 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。该版本已可在 CP2K 中使用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时微软推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Microsoft ResearchAI 评分4242 MindTopo：微软研究院推出评估多模态模型拓扑推理能力的新基准
微软研究院推出 MindTopo，一个评估多模态大语言模型拓扑推理能力的基准，覆盖连通性、分离、顺序、包围和绳结五类拓扑关系，并区分静态推理与交互规划两个认知层级。测试显示，当前专有与开源模型在静态识别上明显强于交互规划，且均远低于人类水平，失败多发生在规划阶段而非感知阶段。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，跨多步操作时仍不可靠。