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10月9日周五
10月8日周四
  1. Microsoft Research71

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0:3500 行代码的轻量智能体 RL 框架

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的同一 agent harness 直接参与训练,无需在训练框架内重新实现智能体。

    推荐理由:微软研究院开源了可直接复用真实 harness 的轻量智能体 RL 框架,并给出 6000 样本训练编码智能体的完整流程与实测增益。

10月5日周一
10月1日周四
9月30日周三
  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,为 AI 生成蛋白质嵌入水印

    Google DeepMind 发布 SynthID Bio,将水印技术引入合成生物学,把不可感知的签名直接嵌入生物代码,使水印不仅能在数字模型上验证,也能在合成出的实体蛋白质上验证,同时保持其生物功能。

    推荐理由:SynthID 水印从图像扩展到合成生物,读者可了解 AI 生成蛋白质如何在保留功能的同时被标记与筛查。

9月29日周二
  1. Microsoft Research66

    微软研究院发布 Quine:面向生物学复杂性的 AI 研究系统

    微软研究院发布 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由跨模态生物学世界模型和连接科学工具、文献、湿实验与研究者的交互式 harness 组成。

    推荐理由:微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与实验闭环设计,并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。

  2. Microsoft Research20

    微软亚洲研究院新加坡分院成立一年:推进前沿 AI 研究、合作与人才培养

    微软亚洲研究院新加坡分院(MSRA – Singapore)作为微软在东南亚的首个研究实验室,成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向推进工作。该实验室与新加坡医疗生态合作探索多模态医疗 AI 和自演化诊断智能体,并联合 EDB 于 2026 年 2 月举办物流与运输 AI 高管圆桌会。

9月21日周一
  1. Microsoft Research40

    微软开源逆合成模型 RetroChimera,成果登上 Nature

    微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc,通过学习式重排序整合两者互补预测,在十项挑战性多步合成任务中成功 9 项,优于 de novo 模型的 5 项、编辑模型的 4 项和 NeuralSym 的 2 项。盲测中化学家更偏好其单步反应预测。

9月8日周二
  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,覆盖人类基因组 90 亿个单核苷酸变异预测

    Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 倍以上,已通过免费网站门户向学术研究开放。

    推荐理由:AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单核苷酸变异的预测结果做成可检索资源,读者可了解其数据规模与 AVI 评分的实际用法。

9月1日周二
7月26日周日
  1. Berkeley AI Research34

    Berkeley AI Research 提出 ABBEL:用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互

    Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架,将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督,以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上,基于重构的信念评分(rec-BG)将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%,训练步数从 100 降至 50,峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。

7月7日周二
4月20日周一
  1. Berkeley AI Research34

    GRASP:面向世界模型的梯度规划方法,让长时程规划更稳健

    Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP,通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号,从而让基于学习动力学(世界模型)的长时程规划变得可行。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型带来的脆弱梯度问题。