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，让长时运行的 Autoresearch 智能体在保留工作区文件的同时清空对话上下文并分叉出 K 条并行分支，以跳出反复收敛到相似解的 idea basins。
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The DecoderAI 评分7171
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软 StudentSim：用个性化学生模拟器在真实学习者测试前评估 AI 辅导
微软研究院提出 StudentSim，一种从公开去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器的研究系统，可在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导。该系统同时发布 StudentSimEval 基准，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学，从行为保真度与指导响应性两个维度评估模拟器，表现优于领先基线。StudentSim 并非产品，不部署于课堂，也不用于替代教师。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 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 代码审查智能体的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径，可据此理解离线指标与线上实验的对应关系。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再按终端后端状态和副作用打分，而非看它生成的句子。
推荐理由：ThinkingBox 用 507 个有状态工作流的 20 次重复运行，把智能体的评估从工具调用转向终态数据库记录。
Microsoft ResearchAI 评分3232 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
微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风数据预测 AE 和 Dst 指数，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
Microsoft Research精选AI 评分6262 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，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物世界模型与实验闭环，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航
微软研究院对移动机器人操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推理与卸载推理的差异，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软开源逆合成模型 RetroChimera，论文登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测模型 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，在常见与罕见反应类别上均表现强劲。