Microsoft Research 发布 Quine:面向生物复杂性的 AI 研究系统
Microsoft Research 推出 Quine,包含生物学世界模型和连接科学工具、文献与湿实验的交互框架。与 Broad 研究所合作中,Quine 用一个周末从数千化合物中筛选出排名靠前的候选者,在 PDAC 胰腺癌细胞的经典态向基底态转变湿实验中产生最大的预期转录态变化,还预测出部分化合物会使细胞转向第三个表型并获实验证实。
Microsoft Research 推出 Quine,包含生物学世界模型和连接科学工具、文献与湿实验的交互框架。与 Broad 研究所合作中,Quine 用一个周末从数千化合物中筛选出排名靠前的候选者,在 PDAC 胰腺癌细胞的经典态向基底态转变湿实验中产生最大的预期转录态变化,还预测出部分化合物会使细胞转向第三个表型并获实验证实。
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运行一年,围绕下一代 AI 模型与智能体系统、面向现实影响的领域 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向开展工作。
GitHub 官方教程介绍 GitHub Copilot app 的 canvases 功能,用户在 agent 会话中运行 /create-canvas 并用自然语言描述工作流,即可生成看板、发布清单等可共享的双向界面。canvas 支持人与 agent 同时操作、状态实时同步,还能保存为扩展供个人或团队复用;社区已通过 Awesome Copilot 分享了现成的 canvas 扩展。
GitHub Copilot 团队作者认为聊天并非与 AI 交互的正确 UI,介绍了 app 内的 canvas 功能,它是能运行完整前后端应用、与智能体双向通信的定制界面。
推荐理由:作者以多个实例说明何时该让智能体生成定制界面而非反复对话,给出可迁移的工作流自动化思路。
GitHub 工程团队重构了 GitHub Copilot 应用的 PR 视图,使其能流畅打开一个含 2,200 个文件、超过一百万行变更和 400 多条内联评论的开源 PR。
Microsoft Research 系统研究物理 AI 机器人工作负载,发现仅靠机载 GPU 会限制性能、电池续航与可扩展性,将推理卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率。
Microsoft Research 在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera,组合基于 Transformer 的 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc,用学习到的重排序策略融合两者互补预测。
GitHub 团队用 AI 智能体把 Copilot 智能体运行时从 TypeScript/Node.js 原地重写为 832,378 行生产 Rust,128 个 pull request 在约十四周半内增量合入并随主分支发布,8 月 21 日完成 100% Rust。
推荐理由:作者亲述用 AI 智能体把 Copilot 运行时原地迁移到 Rust 的完整过程,迁移策略、会话数据和踩坑经验都可迁移到类似工程。
GitHub 日本与韩国营销负责人 Tomoko Tanaka 介绍如何不写代码,把活动运营交给 GitHub Copilot 执行:用 issue form 收集输入,event-setup 标签触发 GitHub Actions 自动建落地页、生成 UTM 链接、起草邀请邮件和更新项目板。
GitHub Copilot app 内置 diff、终端和浏览器三个面板,无需在编辑器、终端和浏览器之间切换即可完成 AI 编码的审查、运行和验证闭环。
Microsoft Research 发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,将 GigaPath/GigaTIME 病理基础模型蒸馏为高效版本,以 Apache 2.0 许可开源。
Microsoft Research 发布深度学习 DFT 泛函 Skala 1.1,训练数据较上一版增加 2.5 倍,在 GMTKN55 基准 55 个类别中的 32 个排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol。
Microsoft Research 发布 MindTopo 基准,评估多模态大语言模型对连续性、分离、顺序、包围和绳结五类拓扑关系的理解。测试涵盖静态推理与交互规划两个层级,结果显示各类专有与开源模型在静态识别上明显强于多步规划任务,且均远低于人类水平。错误多发生在规划阶段,模型随场景变化丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。
Microsoft Research 推出 CARE-X,一个统一的胸部 X 光 VLM 研究模型,可覆盖报告生成、疾病分类、器械识别、定位等多任务,并支持生成式与双推理模式输出。