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，再根据其留下的后端终态和副作用判分，而非看它生成的回答。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非回答文本判分，并给出 20 次重复下的稳定性与成本对比。
#Microsoft
Hugging Face Blog精选AI 评分7171
Microsoft ResearchAI 评分3434 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 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及地质电导率数据，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世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与研究者的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态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 ResearchAI 评分2222 微软亚洲研究院新加坡分院成立一年：推进研究、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，成立一年来聚焦下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践及生态与人才培养四大方向。该实验室与新加坡医疗生态伙伴合作推进多模态医疗 AI 和自进化诊断智能体，并与 EDB、IMDA 等机构在物流、医疗等领域开展合作。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot app 的 canvases 是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流，agent 即可生成看板、清单或仪表盘等界面。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3636 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 提出 canvas 概念：一种运行在 GitHub Copilot app 内、无浏览器外壳的全栈应用，可与 agent 双向通信，也能调用第三方 API 并在本地执行代码。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，用一个含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。它把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套体系，评论高度按需测量并锚定到文件、行和侧，避免滚动跳变。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理从机器人卸载到边缘或云端
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现并延长续航。
推荐理由：微软研究院对机器人推理负载的系统性测量，给出了把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端的性能与续航数据。
Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera 并开源
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，由 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 组成，通过学习式集成对两者预测排序。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7878 GitHub 用 Copilot 把 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 Copilot 应用和 CLI 把 Copilot 智能体运行时从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，代码主要由 AI 智能体编写，分布在 128 个 PR 中增量合并，而非一次性切换。
推荐理由：一位工程师复盘用 Copilot 智能体把运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的全过程，含并发会话协作与提示缓存数据。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3030 GitHub Copilot 应用新手指南：使用 diff、终端与浏览器面板
GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板，让用户无需离开应用即可审查、运行并预览 AI 智能体生成的代码改动。diff 面板以绿色和红色高亮显示新增与删除行，支持接受改动、留言或让 Copilot 继续修改；终端面板可直接运行项目命令，浏览器面板则通过 Pick & Polish 工具选中页面元素并让智能体调整。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7171 GitHub 推出 Project HydraFusion，用多模型编排提供前沿级编码质量
GitHub 发布研究预览版 Project HydraFusion，通过运行时编排在多个提供商的模型间选择，自动完成起草、评审、修订或升级到更强模型。它目前提供 Single、Cascade、Critique 三种执行模式，已在所有 GitHub Copilot 套餐中通过 Copilot CLI 的 /experimental 开放，按各模型标准费率计费。
推荐理由：GitHub 官方披露 HydraFusion 的三种编排模式与三套基准的成本质量对比，可据此判断多模型编排在编码任务上的取舍。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
微软研究院推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型，在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软 Skala 1.1 发布：训练数据扩大 2.5 倍，并集成进 CP2K 等主流 DFT 软件
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据比首个公开版本多 2.5 倍，在 GMTKN55 上取得 2.8 kcal/mol 的加权平均误差，55 个类别中 32 项排名第一。Skala 现已在 CP2K 中可用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Microsoft ResearchAI 评分4040 MindTopo：微软研究院推出评估 VLM 拓扑空间推理能力的新基准
微软研究院推出 MindTopo 基准，用于评估多模态大语言模型在连通性、封闭、顺序、分离和绳结五类拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示，当前模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务，失败多发生在规划阶段而非感知阶段，模型在场景变化中会丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，跨序列仍不可靠。
Microsoft ResearchAI 评分3636 Microsoft Research 推出 CARE-X：面向临床放射学的 VLM，结合辅助监督、奖励对齐学习与工具增强测量
Microsoft Research 发布研究模型 CARE-X，一个统一胸部 X 光视觉语言模型，可同时完成报告生成、结构化预测与病灶定位，并用强化学习 DAPO 在多任务中奖励临床正确性。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Orchard：可扩展智能体 AI 框架
微软研究院发布开源框架 Orchard，核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env，可复用于软件工程、网页导航和个人助理等任务，并支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署框架内直接训练智能体。
推荐理由：微软研究院开源了可复用的智能体环境服务与三套训练配方，读者可据此了解小模型在真实任务上的训练路径。
OpenAI News精选AI 评分6262 GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 首选模型
OpenAI 宣布 GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork，用于更快、更高质量地完成工作。
推荐理由：OpenAI 官方说明 GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 首选模型，读者可据此了解该模型在办公套件中的落地范围。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 微软在 Foundry Managed Compute 上线 Hugging Face 模型集合
微软在 Build 2026 宣布 Foundry Managed Compute 及 Hugging Face 模型集合，将 Hugging Face 生态的开源权重模型引入 Foundry 模型目录，每周刷新，可一键部署到托管 GPU 平台。
推荐理由：微软在 Foundry 上托管 Hugging Face 开源权重模型，读者可了解企业部署开源模型时被接管的运维环节。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Agentic Resource Discovery 规范与 Discover 工具
Hugging Face 发布 Agentic Resource Discovery（ARD）规范草案及参考实现 Discover Tool，让智能体在运行时按自然语言搜索能力，而非预先安装。
推荐理由：原文给出 ARD 规范草案与 Hugging Face 参考实现，读者可据此了解智能体能力发现从预装转向运行时搜索的路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 OpenEnv 转为委员会共管，成为智能体强化学习的开源协议层
Hugging Face 宣布 OpenEnv 改由委员会协调，成员包括 Meta-PyTorch、Reflection、Unsloth、Modal、Prime Intellect、Nvidia、Mercor、Fleet AI、Microsoft、Hugging Face 和 RadixArk，项目迁至 huggingface/OpenEnv。
推荐理由：OpenEnv 从单一项目转为多方共管的协议层，读者可据此了解开源智能体强化学习环境的标准化路径。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 与 Microsoft 宣布修订合作协议
OpenAI 与 Microsoft 宣布达成修订后的合作协议，简化双方合作关系并增加长期确定性，以支持持续的大规模 AI 创新。
推荐理由：OpenAI 与 Microsoft 修订合作协议，读者可据此了解双方长期合作框架的调整方向。
OpenAI NewsAI 评分1010 OpenAI 与 Microsoft 发布联合声明
OpenAI 与 Microsoft 发布联合声明，称双方将继续在研究、工程和产品开发方面紧密合作，延续多年的深度协作与共同成果。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 微软发布 Differential Transformer V2：差分注意力去掉自定义 kernel 与 RMSNorm
微软 unilm 团队发布 Differential Transformer V2（DIFF V2），在保持 KV 头数量不变的前提下把 query 头数翻倍，使解码速度与标准 Transformer 持平，且不再需要自定义注意力 kernel。
推荐理由：微软团队给出 DIFF V2 的代码与消融对比，读者可据此理解差分注意力在解码速度与训练稳定性上的取舍。
OpenAI News精选AI 评分6262 微软与 OpenAI 签署新协议，开启合作新阶段
微软与 OpenAI 签署新协议，强化双方的长期合作伙伴关系，并扩大创新。协议同时强调确保负责任的 AI 进展。
推荐理由：微软与 OpenAI 签署新协议，读者可据此了解双方长期合作关系的调整方向。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 与 Microsoft 签署新 MOU，深化 AI 安全与创新合作
OpenAI 与 Microsoft 签署新的谅解备忘录（MOU），强化双方合作伙伴关系，并重申在 AI 安全与创新方面的共同承诺。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Microsoft 与 Hugging Face 扩大合作，Azure AI Foundry 上线 1 万多个开放模型
在 Microsoft Build 大会上，Satya Nadella 宣布扩大与 Hugging Face 的合作，Azure AI Foundry 的 Hugging Face Collection 现可一键部署 1 万多个开放模型，覆盖文本、音频和图像任务。
Hugging Face BlogAI 评分4040 微调 Florence-2：微软的前沿视觉语言模型
微软 6 月发布的 Florence-2 视觉语言模型提供 0.2B 和 0.7B 两个小尺寸版本，支持 captioning、目标检测、OCR 等任务，但官方模型不含 VQA 能力。作者在 DocVQA 上微调后，验证集 Levenshtein 相似度从 0 提升至 57.0，并开源了 Colab notebook 与演示 Space。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 与微软深化合作：Azure 模型库新增 Llama 3、Mistral 7B 等开源模型
Hugging Face 与微软在 Microsoft Build 上宣布深化战略合作，将 Llama 3、Mistral 7B、Command R Plus、Qwen 1.5 110B 等热门开源大模型加入 Azure 模型库的 Hugging Face Collection，支持从 Azure AI Studio 一键部署。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Transformers 完全新手入门指南
Hugging Face 发布面向非技术人群的 Transformers 入门指南，无需 Python 基础即可上手。教程以在 Hugging Face Space 的 JupyterLab 中运行微软 Phi-2 LLM 为例，需租用 NVIDIA A10G Small GPU（24GB 显存，每小时几美元）。文中还介绍了 Transformers 库、Hub 与 Spaces 的基本概念。
Hugging Face BlogAI 评分3636 在 Intel Meteor Lake 笔记本上运行 Phi-2：基于 OpenVINO 的 4-bit 量化实践
Hugging Face 与 Intel 合作，通过 Optimum Intel 中的 OpenVINO 集成对微软 Phi-2 模型权重做 4-bit 量化，并在搭载 Core Ultra 7 155H 的中端笔记本上完成推理。
OpenAI NewsAI 评分3434 OpenAI 与 Anthropic、Google、Microsoft 公布 Frontier Model Forum 新执行董事及 1000 万美元 AI 安全基金
OpenAI 联合 Anthropic、Google 和 Microsoft 宣布 Frontier Model Forum 新任执行董事，并设立 1000 万美元 AI 安全基金。该论坛由上述四家公司共同推进，此次更新聚焦于治理层人事与安全资金投入。
Hugging Face BlogAI 评分4040 ONNX Runtime 加速 Hugging Face 超 13 万个模型
Hugging Face 上已有超过 13 万个支持 ONNX 的模型可借助 ONNX Runtime 加速，其中包含众多 LLM 和云端模型。ONNX Runtime 已支持 90 多个 Hugging Face 模型架构，覆盖 BERT、GPT2、T5、Whisper、Stable-Diffusion 等最热门架构。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 成立 Frontier Model Forum 推动前沿 AI 安全发展
OpenAI 联合组建新的行业机构 Frontier Model Forum，旨在推动前沿 AI 系统的安全与负责任开发。该论坛将推进 AI 安全研究、制定最佳实践与标准，并促进政策制定者与行业间的信息共享。
Hugging Face BlogAI 评分3535 Hugging Face 与微软合作在 Azure 上推出 Hugging Face 模型目录
Hugging Face 与微软合作，在 Azure Machine Learning Studio 内推出 Hugging Face Hub 模型目录，收录数千个热门 Transformers 模型，用户可在托管端点上一键部署。该目录已在所有提供 Azure Machine Learning 的 Azure 区域开放公开预览。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 diffusers 训练自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，讲解如何用 diffusers 训练 ControlNet，并以人脸姿态为例走完条件设计、数据集构建和模型训练三步。数据集基于微软 FaceSynthetics 的 100K 合成人脸，用 SPIGA 提取 iBUG 68 点关键点生成条件图，再用 BLIP 生成 caption。
推荐理由：Hugging Face 官方复盘了从条件设计、数据集构建到 diffusers 训练脚本的完整 ControlNet 训练流程，并给出不同显存下的参数配置。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 在 Transformers 中集成 SpeechT5：语音合成、识别与更多任务
微软亚洲研究院的 SpeechT5 现已集成进 Hugging Face Transformers，官方 checkpoint 已发布在 Hugging Face Hub。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face Optimum 集成 ONNX Runtime 训练，模型训练提速最高 130%
Hugging Face 与 Microsoft ONNX Runtime 团队合作，在 Optimum 库中集成 ONNX Runtime 训练后端，为多种 Hugging Face 模型带来 35% 以上的训练提速。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 与 Microsoft 宣布延长合作关系
OpenAI 与 Microsoft 宣布延长双方的合作关系，具体条款与期限未在原文中披露。
Hugging Face BlogAI 评分4040 VQ-Diffusion：基于离散隐空间的扩散模型
中国科学技术大学与微软提出 VQ-Diffusion，一种在量化隐空间上执行加噪与去噪的条件扩散模型，隐空间由离散向量集合构成。该模型使用冻结的 VQ-VAE 编码图像，并以编码器-解码器 Transformer 近似反向过程，一次前向即可预测全部未加噪隐变量的分布。