MarkTechPost精选7171微软与加州大学伯克利分校发布TokenEconomizer插件，编码智能体成本最高降低30.9%
Microsoft Research 与 UC Berkeley 的研究团队发布开源成本控制器 TokenEconomizer，可在不改动模型权重和智能体代码的前提下降低编码智能体开销。
推荐理由: 原文给出插件在 277 个 SWE-Bench 任务上的成本降幅与 Pass@1 变化，可据此判断它对编码智能体工作流的影响。
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Microsoft Research4040Microsoft Research 开源产业评估数据生成平台，模拟真实企业环境测试 Copilot AI 能力
Microsoft Research 开源了产业评估数据生成平台，通过基于 O*NET 职业数据、在线招聘和 SEC 文件的合成企业环境，模拟真实业务流程测试 Copilot AI，确保评估不接触客户数据且符合安全隐私标准。该平台包含自动化查询生成管道和结构化质量框架，支持制药、资本市场和 IT 软件等行业的真实场景测试。
NVIDIA BlogC-BRAIN 与 NVIDIA 联合利用 AI 加速痴呆症研究
C-BRAIN 与 NVIDIA 正利用 AI 改变痴呆症研究进程。他们通过整合此前未公开的阿尔茨海默症研究数据，包括未发表结果和受管制的专有数据，加速新疗法研发。C-BRAIN 运用混合集中式和联邦式架构保护数据隐私，部署 64 块 NVIDIA 数据中心 GPU 及云端节点，并计划引入 NVIDIA Blackwell 系统以支持其扩展目标。
Hugging Face Blog精选6666微软与 Hugging Face 用 ThinkingBox 数据库校验作 RL 奖励训练智能体
微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的确定性校验直接当作强化学习奖励，用 GRPO 对 Qwen3.8-27B 训练 50 步。
推荐理由: 微软与 Hugging Face 把数据库终态校验直接当作强化学习奖励，并公开了任务筛选与训练代码，可迁移到其他有状态智能体训练。
Microsoft AI News精选7878微软发布医疗诊断系统 MAI-DxO 与分步诊断基准 SDBench
微软的 Health MAI 团队发布了 AI 诊断系统 MAI-DxO 及配套基准 SDBench，成果发表于《科学》杂志。在 304 个 NEJM 复杂病例上，MAI-DxO 诊断准确率为 83%，医生在有外部资料时为 36%，无资料时为 22%；在 MIMIC-IV-ED 的急诊常见病例上为 80%，医生为 47%。
推荐理由: 原文给出分步诊断基准与多智能体编排的量化对比，读者可据此理解医疗 AI 评测从考试题转向交互式诊断的路径。
- Microsoft Research
GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash：迈向大规模病理学研究的效率突破
GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 通过精简的 ViT-S 编码器显著降低了计算需求，在保留性能的同时使大规模病理学研究更易实现。
