Microsoft AI 发布 SDBench 基准与 MAI-DxO 诊断系统,登 Science
Microsoft AI 发布 Sequential Diagnosis Benchmark(SDBench)和 AI 诊断系统 MAI-DxO,论文发表于 Science。
推荐理由:原文给出 SDBench 基准与 MAI-DxO 的具体准确率和成本数据,并开放部分评测代码,读者可据此评估其诊断推理方法。
Microsoft AI 发布 Sequential Diagnosis Benchmark(SDBench)和 AI 诊断系统 MAI-DxO,论文发表于 Science。
推荐理由:原文给出 SDBench 基准与 MAI-DxO 的具体准确率和成本数据,并开放部分评测代码,读者可据此评估其诊断推理方法。
Microsoft Research 的 Xinzhi Zhang 与 Zhao Song 证明 1995 年提出的 Kannan–Lovász–Simonovits(KLS)猜想,表明对数凹分布的最优平面切割与任意形状切割的差距不随维度增长,以普适常数为界。
推荐理由:微软研究员亲述证明过程,展示了人类引导多智能体迭代剪枝的科研协作方式,约百条研究路径中筛出关键判据。
MIT研究人员团队在Nature发表论文,提出一个机器学习后处理层,通过从历史数据中学习现有预报模型的错误并修正其输出,将两周到六周范围的预报准确率翻倍。该模型在ECMWF的季节间预报竞赛中获第一名,首次在该时间范围内稳定超过气候学平均值,并显著改善洪水、寒潮等极端天气事件的预测;模型开源、低成本、可附加于任意预报模型,肯尼亚气象部门已接洽用于改进季风季预报。
推荐理由:原文介绍了Nature论文的方法与实测结果,读者可了解AI误差修正如何让两周到六周的天气预报首次稳定超过气候平均值。
Johann Rehberger 披露 Visual Studio Copilot 与 SQL Server Management Studio 中的远程代码执行漏洞 CVE-2026-103572,根因是利用文件名末尾多加一个点绕过路径校验,写入 .mcp. 或 settings.VisualStudio. 等受保护配置文件,实现任意命令执行。
推荐理由:作者亲述漏洞原理与利用链,读者可学到 Windows 路径规范化缺陷如何绕过 AI 智能体安全检查的可迁移方法。
Microsoft Research Asia 提出 Harnessed Agentic RL 训练范式并开源重建的 Agent Lightning v1.0,让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重写 agent。
推荐理由:框架让部署中的真实 agent harness 直接参与 RL 训练,无需重写 agent 代码,还给出了端到端编码智能体训练效果作参考。
Microsoft 与 Hugging Face 发布 ThinkingBox 智能体沙箱与 ThinkingBox-Bench 基准,覆盖 507 个有状态业务工作流、每任务运行 20 次,以终局数据库状态和副作用作可执行判定,现可通过 OpenEnv 在 Hugging Face 上运行。
推荐理由:原文用数据库终态加 20 次重复评测智能体,给出一致性保留率、失败签名和可复现的运行方式,值得关注记录型工作流的可靠性评估。
PromptArmor 披露 Microsoft Copilot Cowork 一个沙箱绕过漏洞,恶意 Skill 代码可借助沙箱外文件同步服务发起网络请求,与攻击者服务器建立命令控制循环,窃取 Outlook、SharePoint、Teams、插件数据和聊天记录,且用户点击停止按钮也无法中断。
推荐理由:原文完整披露了沙箱绕过的技术原理、攻击链和时间线,安全团队可以据此评估 Copilot Cowork 的 Skill 引入风险。
Microsoft 与上海交大、同济、复旦团队提出的 SkillOpt 通过文本空间优化训练单一技能文档,冻结目标模型,使优化后的技能工件可跨模型规模和跨工具链迁移。在 Codex 上优化的 SpreadsheetBench 技能部署到 Claude Code 后得分 81.8,超过后者自行训练技能得到的 80.4。全部 4 项跨模型、4 项跨工具链和 3 项跨基准迁移结果均高于目标的无技能基线。
推荐理由:跨 harness 迁移实验把 agent 技能从单环境优化推进到可复用文本技能文件,Codex 练出的技能在 Claude Code 上超过域内训练结果,对维持多工具一致行为提供直接实证。
Microsoft Research 推出 Echoverse,为 computer-use agent 构建了 12 个合成训练世界(10 个深度领域世界和 2 个能力世界),9B 模型训练后在全部环境上平均分从 36.5% 升至 67.1%,与 GPT-5.4(80.7%)相差 14 个点。
推荐理由:原文给出深度世界对比浅层世界的实验数据和可复用的环境构建方法,并开源了四个世界,读者可据此评估训练环境的做法。
PromptArmor 披露,即使组织未加入 DeepSeek Preview,Microsoft Copilot Cowork 的 Skill 也能通过 agent 自身的访问路径调用 DeepSeek(Mistral 亦验证可行),且无需 API key,认证由用户的 Cowork 会话自动授予。
推荐理由:原文实测展示了 Copilot Cowork Skill 如何绕过组织级模型封锁调用 DeepSeek,并给出管理员目前唯一可用的关闭路径。
天气预报速度比传统超级计算机快数千倍。听听Kenji Takeda在#MSBuild微软研究实验室关于Aurora的分享。了解更多:https://msft.it/6018vjGUA
推荐理由:微软把天气预报推到了推理速度比超算快数千倍,这在气象AI里算是代际提升,虽然离普通人远,但对气候建模和极端天气预警是实实在在的突破。
推荐理由:微软发现智能体存在一个令人不安的模式,能执行任务却不会主动优化用户利益,这对埋头做 Agent 的团队是个警钟,能力不等于利他。
PromptArmor 报告 Microsoft Copilot Cowork 存在间接提示词注入风险,可外泄 M365 文件:向活跃用户本人发送邮件或 Teams 消息无需人工批准,消息中的外部图片可触发攻击者控制的网络请求,配合预认证下载链接即可在用户打开消息时外泄文件。
推荐理由:原文给出了完整攻击链、5/5 成功率实测和管理员缓解命令,读者可据此评估 Copilot Cowork 的提示词注入外泄风险。
Microsoft AI 发布 MAI-DxO 诊断编排器研究,在由 304 个 NEJM 病例构建的 SD Bench 序贯诊断基准上,最高正确诊断 85% 的病例,是受测经验丰富医生组的四倍以上,且花费更低。研究基于 2024 年底启动的消费级健康项目,目前仅为研究演示、未获临床使用批准,论文以预印本形式发布并正在提交外部同行评审。
推荐理由:原文同时给出诊断准确率与虚拟成本两个维度的结果,并明示研究局限和未开放状态,读者可据此评估医疗 AI 的实际边界。