微软称其 AI 诊断工具在诊断疾病上优于医生
微软称其 AI 诊断工具 Diagnostic Orchestrator 在诊断疾病上最高可比人类医生准确四倍，相关研究周四发表在 Science。该系统由多个 AI 智能体协作推理症状与病史、决定检查项目并给出诊断，基于 OpenAI 的 GPT-5。
推荐理由：微软在 Science 发表研究，用多智能体系统与医生在病例和急诊数据上对比诊断准确率，并计划开源基准 SDBench。
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Microsoft / Copilot 最新动态
微软的 Copilot 系列产品、Azure AI 云服务，以及与 OpenAI 的合作动向。
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Microsoft / Copilot的精选
The Verge · AI精选AI 评分7878
Microsoft Research精选AI 评分7676 微软研究院等证明悬置31年的KLS猜想
微软研究院研究员 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了1995年提出的 KLS 猜想，确认对一大类高维概率分布，最佳平面切割与任意形状最佳切割的差距不超过一个与维度无关的固定常数。
推荐理由：这篇论文证明了一个悬置31年的几何猜想，并展示了研究者如何通过筛选和引导智能体搜索来推进数学证明。
Microsoft Research精选AI 评分7272 微软研究院推出基于证明的通用计算系统 Magnetar
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，在笔记本上每秒证明 720 万至 870 万条 RISC-V 指令。在 15 个基准程序上，它平均比现有最快的同类 zkVM 快 10 至 39 倍，证明验证耗时约 12 毫秒。其安全性仅依赖 SHA-256、SHA-3 等标准哈希函数，无需椭圆曲线、格假设或可信设置。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在通用性、速度与标准哈希安全之间同时取舍。
Microsoft Research精选AI 评分7373 微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体强化学习框架
微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 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：原文给出框架的代码规模、Kubernetes 运行方式和一次编码智能体训练实验的分数变化，便于判断接入成本。