GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准，研究预览版已上线，可对比不同审查系统并提交自己的智能体。基准基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布构建，包含 19 种语言的 219 个公开 PR，采用多来源 golden set 与统一评分标准，发布前由资深工程师独立复核，与基准判定一致率 96.6%。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与离线到线上的验证数据，可据此判断评测信号是否可信。
研究用两阶段分类流水线处理 1,362 家英国上市公司 2020-2025 年的 9,821 份年报，发现提及 AI 风险的报告占比从 2.8% 升至 41.2%，AI 采用披露从 13.8% 升至 45.2%，供应商提及集中在以 Microsoft 为首的少数厂商。2025 年 41.2% 的报告提及 AI 风险，但仅 4.3% 属于实质性披露，危害披露全语料仅 7 份。
微软研究院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 指数预报及变电站所在地的纬度与地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的空间天气风险预估。
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 可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软团队系统测量了机器人端侧与卸载推理的差异，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在盲测中化学家对其单步反应预测的偏好超过此前模型与文献反应。
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大模型在连通性、封闭、顺序、分离与打结五类拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示，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，且整体远低于人类水平。图像与视频生成仅在单帧内保留拓扑关系时有用，跨多步操作仍不可靠。