Microsoft Research：真实世界物理 AI 机器人的推理卸载
Microsoft Research 发现，把物理 AI 推理卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。在内存足够时，建图与规划比 A100 最多慢 383%，较轻 GPU 使障碍及时检测降 30%，较小 GPU 使 VLA 准确率降 50%。Jetson Thor 等较大机载 GPU 可使耗电增加最多 160%。
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Microsoft ResearchAI 评分4747 借助 RetroChimera 大规模改进小分子合成预测
RetroChimera 融合 R-SMILES 2 与 NeuralLoc，用学习排序整合互补预测，提出优于任一子模型的小分子合成路线。盲测中博士级化学家更偏好其单步反应预测，而非先前模型与文献记录反应；10 个高难度目标成功 9 个，高于从头模型 5 个、编辑模型 4 个和 NeuralSym 2 个。
Microsoft ResearchAI 评分4444 MindTopo 揭示 VLMs 的空间推理能力
MindTopo 基准显示，多模态模型识别静态拓扑关系的表现明显强于交互规划，且两者都远低于人类。它按连续性、分离、顺序、包围和结五类，分别测试推理与规划；规划错误常出现在理解场景之后，模型会丢失结构关系或提出违反环境动态的动作。图像生成只在关系可见于单帧时偶尔有帮助，视频推演则经常改变拓扑或违反任务动态。
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院发布开源框架 Orchard，约 3B 模型在 SWE-bench Verified 达 69.7%
微软研究院发布开源框架 Orchard，用 Kubernetes 环境服务 Orchard Env 在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实框架中训练软件工程、网页与助手智能体。
推荐理由：微软研究院的 Orchard 用可复用环境让智能体在真实部署框架中训练，约 3B 激活参数的开放模型因而在 SWE-bench Verified 上达到 69.7% 并在价值模型重排后升至 73.0%。
Microsoft ResearchAI 评分5353 Echoverse：用可演化的深度环境训练计算机使用智能体
微软研究院构建 Echoverse，用十个深度领域世界和两个能力世界训练计算机使用智能体。在全部十二个世界上训练后，Qwen3.5-9B 的平均分从 36.5% 升至 67.1%，距 GPT-5.4 的 80.7% 约十四个百分点。